В чем разница между метриками accuracy и F1-score при анализе моделей машинного обучения?

Разница между метриками accuracy и F1-score при анализе моделей машинного обучения заключается в том, что они оценивают разные аспекты производительности модели. klu.ai spotintelligence.com

Accuracy измеряет долю правильных предсказаний модели среди всех предсказаний. klu.ai spotintelligence.com Эта метрика полезна, когда классы в наборе данных сбалансированы, то есть количество положительных и отрицательных примеров примерно равно. spotintelligence.com Однако Accuracy может быть искажена, если классы несбалансированы, то есть один класс имеет значительно больше примеров. spotintelligence.com В таких случаях модель может достигать высокой точности, постоянно предсказывая основной класс, но полностью не идентифицируя второстепенный. spotintelligence.com

F1-score объединяет точность (precision) и полноту (recall), обеспечивая более комплексную оценку производительности модели. klu.ai spotintelligence.com F1-score становится предпочтительным выбором, когда: sky.pro

• Данные несбалансированы: один класс значительно преобладает над другим. sky.pro
• Особая важность положительного класса: когда обнаружение позитивных примеров критично. sky.pro
• Необходим баланс между точностью и полнотой: нужно учитывать оба аспекта качества модели. sky.pro
• Разная стоимость ошибок: требуется более гибкая оценка, учитывающая компромисс между типами ошибок. sky.pro

Таким образом, Accuracy лучше подходит для ситуаций, где классы в данных сбалансированы, а F1-score — для случаев, когда есть дисбаланс классов или разная стоимость ошибок. spotintelligence.com