Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик

Метрика F1-score рассчитывается следующим образом:

F1-score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

где:

Precision = TP / (TP + FP) – точность;

Recall = TP / (TP + FN) – полнота;

TP (True Positives) – количество правильно классифицированных положительных объектов;

FP (False Positives) – количество неправильно классифицированных положительных объектов (ложные срабатывания);

FN (False Negatives) – количество неправильно классифицированных положительных объектов (пропущенные срабатывания).

F1-score принимает значения в диапазоне от 0 до 1 (или от 0% до 100%). Чем ближе значение F1-score к 1 (или 100%), тем лучше модель справляется с задачей классификации, учитывая обе метрики Precision и Recall. Если F1-score равен 0, это означает, что модель полностью не справляется с задачей классификации.

Пример № 1: В задаче определения, является ли человек носителем определенной генетической мутации, модель должна быть высоко точной и полной.

Если точность модели равна 90%, а полнота – 80%, то F1-score будет равен 84%.

давайте распишем пошаговое решение для метрики F1-score (F-мера) на примере 1:

Рассчитайте точность и полноту модели, используя соответствующие формулы:

Precision = TP / (TP + FP) Recall = TP / (TP + FN)

В данном примере, точность = 0.9 (или 90%) и полнота = 0.8 (или 80%).

Рассчитайте F1-score как гармоническое среднее точности и полноты:

F1-score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

F1-score = 2 * (0.

9 * 0.8) / (0.9 + 0.8) = 0.84 (или 84%)

Таким образом, в данном примере F1-score равен 84%.

Мы получили F1-score равный 84%, что указывает на то, что модель демонстрирует неплохую производительность с учетом обеих метрик (точность и полнота). Это позволяет оценить модель с более сбалансированной точки зрения по сравнению с использованием только одной из метрик.

Пример № 2: В задаче определения, является ли новость фейковой или нет, модель должна быть высоко точной и полной.

Если точность модели равна 85%, а полнота – 90%, то F1-score будет равен 87.5%.

давайте рассмотрим пошаговое решение для метрики F1-score (F-мера) на примере 2:

Рассчитайте точность и полноту модели, используя соответствующие формулы:

Precision = TP / (TP + FP) Recall = TP / (TP + FN)

В данном примере, точность = 0.85 (или 85%) и полнота = 0.9 (или 90%).