Combinación de precisión y recuperación
Usamos la media armónica en lugar de un promedio simple porque castiga los valores extremos. La puntuación F1 otorga el mismo peso a ambas medidas y es un ejemplo específico de la métrica general Fβ donde β se puede ajustar para dar más peso a la recuperación o la precisión.
¿Por qué usar la media armónica?
La media armónica ayuda a encontrar relaciones multiplicativas o divisorias entre fracciones sin preocuparse por los denominadores comunes. Los medios armónicos a menudo se usan para promediar cosas como tasas (por ejemplo, la velocidad de viaje promedio dada la duración de varios viajes).
¿Cómo se calculan las puntuaciones de F1?
La puntuación F1 es 2*((precisión*recordar)/(precisión+recordar)). También se le llama Puntuación F o Medida F. Dicho de otra manera, la puntuación de F1 transmite el equilibrio entre la precisión y la recuperación.
¿Qué se considera una buena puntuación de F1?
Es decir, una buena puntuación de F1 significa que tiene pocos falsos positivos y falsos negativos, por lo que está identificando correctamente las amenazas reales y no le molestan las falsas alarmas. Una puntuación F1 se considera perfecta cuando es 1, mientras que el modelo es un fracaso total cuando es 0.
¿Qué significa la puntuación F1?
La puntuación F1 es una medida utilizada para evaluar la calidad de los problemas de clasificación binaria, así como los problemas con varias etiquetas binarias o varias clases. F1-score = 1 es el mejor valor (precisión y recuperación perfectas), y el peor valor es 0.
¿Es buena una puntuación alta en F1?
Una tarea de clasificación binaria. Claramente, cuanto más alto sea el puntaje de F1, mejor, siendo 0 el peor posible y 1 el mejor. Más allá de esto, la mayoría de las fuentes en línea no le dan ninguna idea de cómo interpretar un puntaje F1 específico.
¿Son precisas las puntuaciones de F1?
Puntaje F1: el puntaje F1 es el promedio ponderado de precisión y recuperación. Por lo tanto, esta puntuación tiene en cuenta tanto los falsos positivos como los falsos negativos. Intuitivamente, no es tan fácil de entender como la precisión, pero F1 suele ser más útil que la precisión, especialmente si tiene una distribución de clases desigual.
¿Qué pasa si la puntuación F1 es 1?
El valor más alto posible de una puntuación F es 1,0, lo que indica precisión y recuperación perfectas, y el valor más bajo posible es 0, si la precisión o la recuperación son cero. La puntuación F1 también se conoce como coeficiente de Sørensen-Dice o coeficiente de similitud de Dice (DSC).
¿Por qué la puntuación de F1 es mejor que la precisión?
La precisión se usa cuando los verdaderos positivos y los verdaderos negativos son más importantes, mientras que la puntuación F1 se usa cuando los falsos negativos y los falsos positivos son cruciales. En la mayoría de los problemas de clasificación de la vida real, existe una distribución de clases desequilibrada y, por lo tanto, la puntuación F1 es una mejor métrica para evaluar nuestro modelo.
¿Cómo se obtiene una puntuación alta en F1?
Cómo mejorar la puntuación de F1 para la clasificación
escalador estándar()
GridSearchCV para ajuste de hiperparámetros.
Eliminación de funciones recursivas (para la selección de funciones)
SMOTE (el conjunto de datos está desequilibrado, así que usé SMOTE para crear nuevos ejemplos a partir de ejemplos existentes)
¿La puntuación de F1 es un porcentaje?
1 respuesta. La precisión y la recuperación son dos medidas que se pueden interpretar como porcentajes. Su media aritmética sería también un porcentaje. La puntuación F1 es en realidad la media armónica de las dos; análogamente sigue siendo un porcentaje.
¿Por qué la precisión es una mala métrica?
La precisión y la tasa de error son las métricas estándar de facto para resumir el rendimiento de los modelos de clasificación. La precisión de la clasificación falla en los problemas de clasificación con una distribución de clases sesgada debido a las intuiciones desarrolladas por los profesionales en conjuntos de datos con una distribución de clases equitativa.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la media armónica?
Es capaz de tratamiento algebraico adicional. Da mejor resultado cuando los fines a alcanzar son los mismos para los diferentes medios adoptados. Da el mayor peso al elemento más pequeño de una serie. Se puede calcular incluso cuando una serie contiene algún valor negativo.
¿Cuál es la media armónica de 2 y 4?
Calcula la media armónica de 2 y 4. Por lo tanto, la media armónica de 2 y 4 es 2,67.
¿Cuál es la diferencia entre la media geométrica y la media armónica?
La media aritmética es apropiada si los valores tienen las mismas unidades, mientras que la media geométrica es apropiada si los valores tienen unidades diferentes. La media armónica es apropiada si los valores de los datos son razones de dos variables con diferentes medidas, llamadas tasas.
¿Cómo se interpreta una puntuación F?
La puntuación F1 se puede interpretar como un promedio ponderado de los valores de precisión y recuperación, donde una puntuación F1 alcanza su mejor valor en 1 y el peor valor en 0. Consulte Análisis de puntuaciones F1 bajas.
¿Qué es verdadero positivo y verdadero negativo?
Un verdadero positivo es un resultado en el que el modelo predice correctamente la clase positiva. De manera similar, un verdadero negativo es un resultado en el que el modelo predice correctamente la clase negativa. Un falso positivo es un resultado en el que el modelo predice incorrectamente la clase positiva.
¿Es el recuerdo más importante que la precisión?
El recuerdo es más importante que la precisión cuando el costo de actuar es bajo, pero el costo de oportunidad de dejar pasar a un candidato es alto.
¿Cuál es la media armónica de A y B?
La media armónica es uno de los varios tipos de promedio. Matemáticamente, la media armónica entre dos números a y b se define como. H = 2/ (1/a + 1/b) Esto se puede escribir además como: H = 2ab/(a+b)
¿Cuáles son las ventajas y desventajas del rango?
El rango es la diferencia entre la observación más grande y la más pequeña en los datos. La principal ventaja de esta medida de dispersión es que es fácil de calcular. Por otro lado, tiene muchas desventajas. Es muy sensible a los valores atípicos y no utiliza todas las observaciones de un conjunto de datos.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas del modo?
Ventajas y desventajas del modo
La moda es fácil de entender y calcular.
La moda no se ve afectada por valores extremos.
La moda es fácil de identificar en un conjunto de datos y en una distribución de frecuencia discreta.
La moda es útil para datos cualitativos.
La moda se puede calcular en una tabla de frecuencia abierta.
¿Qué es una buena precisión de predicción?
Si divide ese rango de manera equitativa, el rango entre 100-87,5% significaría muy bueno, 87,5-75% significaría bueno, 75-62,5% significaría satisfactorio y 62,5-50% malo. De hecho, considero valores entre 100-95% como muy buenos, 95%-85% como buenos, 85%-70% como satisfactorios, 70-50% como “necesita mejorar”.
¿La precisión es siempre una buena métrica?
La precisión es una gran métrica. En realidad, la mayoría de las métricas son excelentes y me gusta evaluar muchas métricas. Sin embargo, en algún momento deberá decidir entre usar el modelo A o el B. Allí debe usar una métrica única que mejor se adapte a sus necesidades.
¿Qué es una buena precisión del modelo?
Si está trabajando en un problema de clasificación, la mejor puntuación es el 100 % de precisión. Si está trabajando en un problema de regresión, la mejor puntuación es 0,0 de error. Estas puntuaciones son un límite superior/inferior imposible de alcanzar. Todos los problemas de modelado predictivo tienen error de predicción.
¿Puedes promediar puntuaciones de F1?
f1_puntuación. Calcule la puntuación F1, también conocida como puntuación F equilibrada o medida F. En el caso de multiclase y multietiqueta, este es el promedio de la puntuación F1 de cada clase con una ponderación que depende del parámetro promedio.