В чем заключается разница между метриками Accuracy и F1-score?
Разница между метриками Accuracy и F1-score заключается в том, что они оценивают разные аспекты производительности модели. 13
Accuracy измеряет долю правильных предсказаний модели во всём наборе данных. 1 Она рассчитывается как отношение истинно положительных (TP) и истинно отрицательных (TN) примеров к общему количеству образцов. 1 Accuracy полезна, когда классы в наборе данных сбалансированы, то есть количество положительных и отрицательных примеров примерно равно. 3
F1-score обеспечивает баланс между точностью (Precision) и полнотой (Recall). 1 Он рассчитывается как гармоническое среднее этих двух метрик. 1 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 подходит для ситуаций, где важно оценить общую правильность предсказаний модели, а F1-score — для случаев, когда необходимо учесть разные аспекты производительности. 13
Выбор между Accuracy и F1-score зависит от характеристик данных и бизнес-требований к модели. 2
