В чем разница между F1-score и другими метриками оценки моделей?

F1-score отличается от других метрик оценки моделей тем, что он объединяет два показателя: точность (precision) и полноту (recall). www.ultralytics.com sky.pro

Precision показывает, какая доля объектов, выделенных как положительные, действительно являются положительными. sky.pro Высокая точность означает, что модель делает мало ложных положительных ошибок. www.ultralytics.com

Recall (чувствительность) измеряет способность модели выявлять все реальные положительные случаи. www.ultralytics.com Высокий показатель recall означает, что модель совершает мало ложноотрицательных ошибок. www.ultralytics.com

F1-score вычисляется как среднее гармоническое между precision и recall. www.ultralytics.com В отличие от простого среднего, гармоническое среднее сильнее наказывает экстремальные значения, поэтому для получения высокого F1-score модель должна показывать достаточно высокие результаты как по точности, так и по полноте. www.ultralytics.com

Некоторые другие метрики оценки моделей и их особенности:

• Точность (accuracy) показывает количество правильно проставленных меток класса (истинно положительных и истинно отрицательных) от общего количества данных. webiomed.ru Однако эта метрика не учитывает соотношения ложных срабатываний модели, что может быть критическим, особенно в медицинской сфере. webiomed.ru
• Средняя точность (mAP) — основная метрика для задач по обнаружению объектов. www.ultralytics.com Она усредняет точность по различным уровням запоминания и часто по нескольким классам объектов и пороговым значениям Intersection over Union (IoU). www.ultralytics.com
• Intersection over Union (IoU) измеряет перекрытие между предсказанным ограничительным боксом и истинным ограничительным боксом при обнаружении объектов. www.ultralytics.com Он оценивает качество локализации, а не производительность классификации напрямую, как F1-score. www.ultralytics.com

Важно помнить, что ни одна метрика не идеальна. sky.pro Профессиональный подход требует рассмотрения комбинации метрик, а также их соотнесения с бизнес-требованиями. sky.pro Правильная метрика — это та, которая лучше всего отражает реальную полезность модели в конкретном применении. sky.pro