F-Measure又稱為F-Score,是IP（信息檢索）領(lǐng)域常用的一個評價標準，計算公式為：

其中β是參數(shù)，P是準確率（Precision）,R是召回率（Recall）.

F1-Measure:當參數(shù)β=1時，就是最常見的F1-Measure了：F1 = 2P*R / (P+R)

準確率和召回率：找回率和準確率是搜索引擎的設(shè)計中很重要的兩個概念和指標。

召回率：Recall,又稱“查全率”；

準確率：Precision,又稱“精度”、“正確率”。

在一個大規(guī)模數(shù)據(jù)集合中檢索文檔時，對每個查詢（Query）我們可以統(tǒng)計出四個值：：

?	?	相關(guān)	不相關(guān)	?
?	?	1	0	合計
檢索到	1	True Positive（TP）真正	False Positive（FP)假正	Predicted Positive(TP+FP)
未檢索到	0	False Negative（FN）假負	True Negative(TN)真負	Predicted Negative(FN+TN)
合計	?	Actual Positive(TP+FN)	Actual Negative(FP+TN)	TP+FP+FN+TN

TP：檢索到的，相關(guān)的 （搜到的也想要的） FP：檢索到的，但是不相關(guān)的 （搜到的但沒用的） FN：未檢索到的，但卻是相關(guān)的 （沒搜到，然而實際上想要的） TN：未檢索到的，也不相關(guān)的 （沒搜到也沒用的） 那么，P = TP/(TP+FP)，R =TP/（TP+FN） 召回率：檢索到的相關(guān)文檔 /庫中所有的相關(guān)文檔 準確率：檢索到的相關(guān)文檔/所有被檢索到的文檔 通常我們希望：數(shù)據(jù)庫中相關(guān)的文檔，被檢索到的越多越好，這是追求“查全率”越大越好。同時我們還希望：檢索到的文檔中，相關(guān)的越多越好，不相關(guān)的越少越好，這是追求“準確率”越大越好。 “召回率”與“準確率”的關(guān)系 ? ? “召回率”與“準確率”雖然沒有必然的關(guān)系，然而在大規(guī)模數(shù)據(jù)集合中，這兩個指標卻是互相制約的。 ? ? 由于“檢索策略”并不完美，希望更多相關(guān)的文檔被檢索到時，放寬“檢索策略”時，往往也會伴隨出現(xiàn)一些不相關(guān)的結(jié)果，從而使準確率受到影響。 ? ? 而希望去除檢索結(jié)果中的不相關(guān)文檔時，務(wù)必要將“檢索策略”定的更加嚴格，這樣也會使有一些相關(guān)的文檔不再能被檢索到，從而使召回率受到影響。 ? ? 凡是涉及到大規(guī)模數(shù)據(jù)集合的檢索和選取，都涉及到“召回率”和“準確率”這兩個指標。而由于兩個指標相互制約，我們通常也會根據(jù)需要為“檢索策略”選擇一個合適的度，不能太嚴格也不能太松，尋求在召回率和準確率中間的一個平衡點。這個平衡點由具體需求決定。

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/rong86/p/3657956.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的f-measure[转]的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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