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编程问答

每天五分钟机器学习:评价算法模型常用的数值评估方式——F1值

發(fā)布時(shí)間:2024/3/13 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 每天五分钟机器学习:评价算法模型常用的数值评估方式——F1值 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

本文重點(diǎn)

上一節(jié)課程中我們學(xué)習(xí)了查準(zhǔn)率和召回率,作為遇到偏斜類(lèi)問(wèn)題的評(píng)估度量值。那么究竟是查準(zhǔn)率更好一些還是召回率更好一些呢?其實(shí)都不是,真正好的應(yīng)該是使得查準(zhǔn)率和召回率的相對(duì)平衡,那么這個(gè)相對(duì)平衡的就是F1值。

為什么需要F1值

現(xiàn)在我們訓(xùn)練一個(gè)腫瘤的分類(lèi)器。我們的算法輸出的結(jié)果在 0-1 之間,我們使用閥值 0.5 來(lái)預(yù)測(cè)真和假。也就是說(shuō)如何分類(lèi)器輸出大于0.5那么我們可以認(rèn)為這個(gè)人患有腫瘤,如果分類(lèi)器小于0.5那么我們可以認(rèn)為這個(gè)人沒(méi)有患有腫瘤,但是實(shí)際上是否患有腫瘤這件事情很重要。

假如我們預(yù)測(cè)一個(gè)病人hθ(x)=0.51,那么我們說(shuō)這個(gè)病人是癌癥,雖然這樣符合我們邏輯回歸,但是僅僅比0.5多了0.01就預(yù)測(cè)癌癥,多少有點(diǎn)不太靠譜,因?yàn)榘┌Y發(fā)生的相對(duì)來(lái)說(shuō)還是比較少的,所以我們可以設(shè)置閾值不是0.5,我們可以設(shè)置閾值為0.7,只有大于0.7的時(shí)候我們才預(yù)測(cè)y=1(有癌癥),這樣看起來(lái)就靠譜一些了。

我們將閾值設(shè)置為0.7的時(shí)候,這樣預(yù)測(cè)y=1的病人會(huì)有較高的機(jī)率真正患有癌癥,所以此時(shí)的模型會(huì)有較高的查準(zhǔn)率,較低的召回率(查全率)。

我們將閾值設(shè)置為0.7會(huì)有一個(gè)問(wèn)題,我們不能說(shuō)小于0.7的就是沒(méi)有癌癥的,這樣萬(wàn)一有的話,就可能耽誤治療,所以為了不讓有癌癥的人漏掉,我們可以設(shè)置我們的閾值為0.3,只要大于0.3,就可能有癌癥,就要接受進(jìn)一步的治療,那么此時(shí)我們將獲得一個(gè)較高的召回模型和較低的查準(zhǔn)率。

F1值

那么現(xiàn)在就出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題了,以上兩個(gè)模型究竟哪個(gè)更好呢?或者說(shuō)我們是想

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的每天五分钟机器学习:评价算法模型常用的数值评估方式——F1值的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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