В чем разница между F-мерой и точностью при оценке машинного обучения?

Разница между F-мерой и точностью при оценке машинного обучения заключается в том, что F-мера объединяет информацию о точности и полноте, а точность фокусируется только на точности. neerc.ifmo.ru 4brain.ru

Точность (accuracy) показывает, насколько часто прогнозы оказываются верными для всех классов. www.ultralytics.com Другими словами, она отвечает на вопрос: сколько из всех предсказаний, сделанных моделью ИИ, оказались верными. www.ultralytics.com Точность надёжна при работе со сбалансированными наборами данных. www.ultralytics.com Однако она не показывает, какие ошибки допускает модель и как часто они происходят. www.ultralytics.com

F-мера (F-score) представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой. neerc.ifmo.ru F-мера стремится к нулю, если точность или полнота стремится к нулю. neerc.ifmo.ru F-мера обычно более полезна, чем точность измерений, особенно если распределение классов неравномерно. dzen.ru

Таким образом, точность фокусируется на одном аспекте качества модели, а F-мера объединяет информацию о разных метриках, что позволяет более полно оценить производительность модели, особенно в ситуациях, когда важны оба аспекта. neerc.ifmo.ru deepmachinelearning.ru