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F1 score 简介

在本文^[1]中，您将了解 F1 分数。 F1 分数是一种机器学习指标，可用于分类模型。尽管分类模型存在许多指标，但通过本文，您将了解 F1 分数的计算方式以及何时使用它有附加价值。

f1 分数是对两个更简单的性能指标的改进建议。因此，在深入了解 F1 分数的细节之前，让我们概述一下 F1 分数背后的那些指标。

Accuracy

准确性是分类模型的一个指标，它衡量正确预测的数量占所做预测总数的百分比。例如，如果你的预测有 90% 是正确的，那么你的准确率就是 90%。

仅当您的分类中的类别分布均等时，准确性才是有用的指标。这意味着，如果您有一个用例，在该用例中观察到一个类的数据点多于另一个类的数据点，则准确性不再是有用的指标。让我们看一个例子来说明这一点：

不平衡数据示例

假设您正在处理网站的销售数据。您知道 99% 的网站访问者不购买，只有 1% 的访问者购买。您正在构建一个分类模型来预测哪些网站访问者是买家，哪些只是浏览者。

现在想象一个效果不佳的模型。它预测 100% 的访问者只是观看者，而 0% 的访问者是购买者。这显然是一个非常错误和无用的模型。

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当你有类不平衡时，准确性不是一个好的指标。

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如果我们在这个模型上使用精度公式会发生什么？您的模型仅预测了 1% 错误：所有买家都被错误分类为看客。因此，正确预测的百分比为 99%。这里的问题是 99% 的准确率听起来不错，而你的模型表现很差。总之：当你有类别不平衡时，准确性不是一个好的衡量标准。

• 通过重采样解决不平衡数据

解决类别不平衡问题的一种方法是处理您的样本。使用特定的采样方法，您可以以数据不再不平衡的方式对数据集进行重新采样。然后您可以再次使用准确性作为指标。

• 通过指标解决不平衡数据

解决类不平衡问题的另一种方法是使用更好的准确性指标，如 F1 分数，它不仅考虑了模型预测错误的数量，还考虑了所犯错误的类型。

F1 分数的基础

Precision 和 Recall 是考虑到类不平衡的两个最常见的指标。它们也是F1成绩的基础！在将它们组合到下一部分的 F1 分数之前，让我们更好地了解 Precision 和 Recall。

Precision

精度是 F1 分数的第一部分。它也可以用作单独的机器学习指标。它的公式如下所示：

您可以按如下方式解释此公式。在预测为正的所有内容中，精度计算正确的百分比：

• 一个不精确的模型可能会发现很多阳性，但它的选择方法是有噪音的：它也会错误地检测到许多实际上不是阳性的阳性。
• 一个精确的模型是非常“纯粹”的：也许它没有找到所有的积极因素，但模型分类为积极的那些很可能是正确的。

Recall

召回率是 F1 分数的第二个组成部分，尽管召回率也可以用作单独的机器学习指标。召回公式如下所示：

您可以按如下方式解释此公式。在所有实际积极的事物中，模型成功找到了多少：

• 具有高召回率的模型可以很好地找到数据中的所有正例，即使它们也可能错误地将一些负例识别为正例。
• 召回率低的模型无法找到数据中的所有（或大部分）阳性病例。

Reference