Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что даёт вам понять F1-мера?

Это метрика, которая комбинирует Precision и Recall. Для расчёта берётся среднее гармоническое этих показателей. Таким образом, F1-мера предполагает одинаковую важность Precision и Recall.

Вот её формула:

TP / (TP + (FP + FN) / 2),

где TP — это количество истинно положительных предсказаний, FP — ложно положительных, а FN — ложно отрицательных.

Высокая F1-мера говорит о том, что модель хорошо справляется с предсказаниями и ошибок мало как среди ложноположительных, так и среди ложноотрицательных примеров.

#машинное_обучение

👍9

www.tgoop.com/ds_interview_lib/641

1.09K viewsOct 19, 2024 at 12:01

Что даёт вам понять F1-мера?

Это метрика, которая комбинирует Precision и Recall. Для расчёта берётся среднее гармоническое этих показателей. Таким образом, F1-мера предполагает одинаковую важность Precision и Recall.

Вот её формула:

TP / (TP + (FP + FN) / 2),

где TP — это количество истинно положительных предсказаний, FP — ложно положительных, а FN — ложно отрицательных.

Высокая F1-мера говорит о том, что модель хорошо справляется с предсказаниями и ошибок мало как среди ложноположительных, так и среди ложноотрицательных примеров.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований