Как F-мера помогает в анализе несбалансированных данных?

F-мера помогает в анализе несбалансированных данных, поскольку позволяет получить более сбалансированную характеристику модели. datareview.info

F-мера (F1 score) представляет собой совместную оценку точности и полноты. datareview.info Преимущество F-меры перед обычным усреднением заключается в том, что она штрафует как низкие значения точности, так и низкие значения полноты одновременно. deepmachinelearning.ru

Например, если положительный класс встречается в 1% случаев, а отрицательный — в оставшихся 99%, то прогноз, всегда назначающий отрицательный класс, будет показывать точность 99%, а частоту ошибок — всего 1%. deepmachinelearning.ru Однако это не будет свидетельствовать об адекватности модели, поскольку она даже не пыталась выделить положительный класс. deepmachinelearning.ru

F-мера особенно актуальна в приложениях, где положительный класс встречается редко по сравнению с отрицательным классом. en.wikipedia.org

Пользователь

Время добавления