Разница между метриками accuracy и F1-score при анализе моделей машинного обучения заключается в том, что они оценивают разные аспекты производительности модели. 13

Accuracy измеряет долю правильных предсказаний модели среди всех предсказаний. 13 Эта метрика полезна, когда классы в наборе данных сбалансированы, то есть количество положительных и отрицательных примеров примерно равно. 3 Однако Accuracy может быть искажена, если классы несбалансированы, то есть один класс имеет значительно больше примеров. 3 В таких случаях модель может достигать высокой точности, постоянно предсказывая основной класс, но полностью не идентифицируя второстепенный. 3

F1-score объединяет точность (precision) и полноту (recall), обеспечивая более комплексную оценку производительности модели. 13 F1-score становится предпочтительным выбором, когда: 2

• Данные несбалансированы: один класс значительно преобладает над другим. 2
• Особая важность положительного класса: когда обнаружение позитивных примеров критично. 2
• Необходим баланс между точностью и полнотой: нужно учитывать оба аспекта качества модели. 2
• Разная стоимость ошибок: требуется более гибкая оценка, учитывающая компромисс между типами ошибок. 2

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. 3