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编程问答

f-measure[转]

發(fā)布時(shí)間:2023/12/19 编程问答 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 f-measure[转] 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

F-Measure又稱為F-Score,是IP(信息檢索)領(lǐng)域常用的一個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),計(jì)算公式為:

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

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

準(zhǔn)確率和召回率:找回率和準(zhǔn)確率是搜索引擎的設(shè)計(jì)中很重要的兩個(gè)概念和指標(biāo)。

召回率:Recall,又稱“查全率”;

準(zhǔn)確率:Precision,又稱“精度”、“正確率”。

在一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集合中檢索文檔時(shí),對(duì)每個(gè)查詢(Query)我們可以統(tǒng)計(jì)出四個(gè)值::
?? 相關(guān) 不相關(guān)?
?? 1 0 合計(jì)
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(fù) True Negative(TN)真負(fù) Predicted Negative(FN+TN)
合計(jì) ? 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(shí)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(zhǔn)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(shí)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(zhǔn)確率”越大越好。 “召回率”與“準(zhǔn)確率”的關(guān)系 ? ? “召回率”與“準(zhǔn)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(gè)指標(biāo)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(shí),放寬“檢索策略”時(shí),往往也會(huì)伴隨出現(xiàn)一些不相關(guān)的結(jié)果,從而使準(zhǔn)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(shí),務(wù)必要將“檢索策略”定的更加嚴(yán)格,這樣也會(huì)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(zhǔn)確率”這兩個(gè)指標(biāo)。而由于兩個(gè)指標(biāo)相互制約,我們通常也會(huì)根據(jù)需要為“檢索策略”選擇一個(gè)合適的度,不能太嚴(yán)格也不能太松,尋求在召回率和準(zhǔn)確率中間的一個(gè)平衡點(diǎn)。這個(gè)平衡點(diǎn)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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