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A pontuação F1 é um indicador que mede o desempenho de um modelo de classificação. É especialmente adequado para processar conjuntos de dados extremamente desequilibrados. O valor da pontuação F1 varia de 0 a 1. Quanto maior o valor, melhor o desempenho.
Fórmula de cálculo:
A pontuação F1 é a média harmônica de precisão e recuperação.
$\ast \ast F1pontuação=2\times \frac{pgravandoeueeuonãoãoãoãoãoão\times RCEaeu}{pgravandoeueeuonãoãoãoãoãoão+RCEaeu}\ast \ast$
Então, o que são precisão e recall?
Precisão: A proporção de amostras previstas como positivas pelo modelo que são realmente positivas.
Rechamada (taxa de rechamada): A proporção de amostras que são realmente de classe positiva e são corretamente previstas como classe positiva pelo modelo.
Calculado da seguinte forma:
$Pgravandoeueeuonãoãoãoãoãoão=\frac{TP}{TP+FP}$
$RCEaeu=\frac{TP}{TP+FN}$
Por exemplo:

O que é TP? FP? FN？
TP (Verdadeiro Positivo): O modelo prevê uma classe positiva e, na verdade, é uma classe positiva.
FP (Falso Positivo): O modelo prevê uma classe positiva, mas na verdade é uma classe negativa. Existem 1 exemplos.
FN (Falso Negativo): O modelo prevê uma classe negativa, mas na verdade é uma classe positiva. Há 1 aqui.
$Pgravandoeueeuonãoãoãoãoãoão=\frac{TP}{TP+FP}=\frac{2}{2+1}=0.67$
$RCEaeu=\frac{TP}{TP+FN}=\frac{2}{2+1}=0.67$
$F1pontuação=2\times \frac{Pgravandoeueeuonãoãoãoãoãoão\times RCEaeu}{Pgravandoeueeuonãoãoãoãoãoão+RCEaeu}=2\times \frac{0.67\times 0.67}{0.67+0.67}=0.67$

Que perguntas a recordação e a precisão respondem respectivamente?？
Lembre-se: sim, de jeito nenhumTipo realmente positivoNa amostra,Previsto para ser positivode!
Portanto, a resposta é: dentre todas as amostras positivas, quantas são corretamente reconhecidas pelo modelo.
Precisão: Sim, de todoPrevisto para ser positivoNa amostra,Na verdade, também é positivode proporção.
Portanto, a resposta é: entre todas as amostras previstas como positivas, quantas são positivas?