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文章目录
- 一、什么是F1-score
- 二、计算过程
- 1.首先定义以下几个概念：
- 2.通过第一步的统计值计算每个类别下的precision和recall
- 3. 通过第二步计算结果计算每个类别下的f1-score，计算方式如下：
- 4. 通过对第三步求得的各个类别下的F1-score求均值，得到最后的评测结果，计算方式如下：
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、什么是F1-score
F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。
二、计算过程
1.首先定义以下几个概念：
TP（True Positive）：预测答案正确
FP（False Positive）：错将其他类预测为本类
FN（False Negative）：本类标签预测为其他类
2.通过第一步的统计值计算每个类别下的precision和recall
精准度 / 查准率(precision)：指被分类器判定正例中的正样本的比重
召回率 / 查全率 (recall)：指的是被预测为正例的占总的正例的比重
准确率(accuracy)代表分类器对整个样本判断正确的比重。
3. 通过第二步计算结果计算每个类别下的f1-score，计算方式如下：
4. 通过对第三步求得的各个类别下的F1-score求均值，得到最后的评测结果，计算方式如下：
