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F1

Posted on 2018-12-12 14:48  wzd321  阅读(128)  评论(0)  编辑  收藏  举报

Precision定义为预测正确的真正样本占所有被预测为正样本的比例，Recall定义为预测正确的真正样本占所有真正样本的比例，而F1值定义为Precision和Recall的调和平均值：

F1 = \frac{2*P*R}{P+R}

可以看到F1值会更接近P和R中较小的值，我们也可以自己设置Precision和Recall的重要性：

F1 = \frac{(1+\beta^{2})*P*R}{(\beta^{2}*P)+R}

\beta >1的时候Recall影响比较大， \beta <1的时候Precision影响比较大。