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【機器學習】F1分數(F1_Score)詳解及tensorflow、numpy實現
時間 2020-07-15
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F1-Score相關概念 F1分數(F1 Score),是統計學中用來衡量二分類(或多任務二分類)模型精確度的一種指標。它同時兼顧了分類模型的準確率和召回率。F1分數能夠看做是模型準確率和召回率的一種加權平均,它的最大值是1,最小值是0,值越大意味着模型越好。假若有100個樣本,其中1個正樣本,99個負樣本,若是模型的預測只輸出0,那麼正確率是99%,這時候用正確率來衡量模型的好壞顯然是不對的。
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