Вопросы к Поиску с Алисой
F1-мера считается более предпочтительной метрикой в машинном обучении, потому что она обеспечивает баланс между точностью и полнотой. shakhbanov.org www.picsellia.com
Это важно, так как модель может успешно предсказывать доминирующий класс, но плохо справляться с менее представленным классом. shakhbanov.org F1-мера учитывает обе стороны, давая им одинаковый вес. www.picsellia.com
Кроме того, она устойчива к несбалансированным набору данных. www.picsellia.com В таких сценариях, когда у одного класса значительно меньше примеров, чем у другого, использование F1-меры помогает избежать предвзятой оценки. www.picsellia.com
Более высокое значение F1-меры указывает на более надёжную модель, способную хорошо выявлять положительные примеры при минимальном количестве ложноположительных и ложноотрицательных результатов. shakhbanov.org