Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ittensive.com
Понятно что чем выше точность и полнота, тем лучше. Но в реальной жизни максимальная точность и полнота не достижимы одновременно и приходится искать некий баланс. Поэтому, хотелось бы иметь некую метрику которая объединяла бы в себе информацию о точности и полноте нашего алгоритма. В этом случае нам будет проще принимать решение о том какую реализацию запускать в production (у кого больше тот и круче). Именно такой метрикой является F-мера.
F-мера представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой. Она стремится к нулю, если точность или полнота стремится к нулю.
F = 2 * Precision×Recall / (Precision+Recall)
Данная формула придает одинаковый вес точности и полноте, поэтому F-мера будет падать одинаково при уменьшении и точности и полноты. Возможно рассчитать F-меру придав различный вес точности и полноте, если вы осознанно отдаете приоритет одной из этих метрик при разработке алгоритма.
F = (β^2 + 1) * Precision * Recall / (β^2 * Precision + Recall),
где β принимает значения в диапазоне от 0 до 1, и это вес точности в метрике. При β=1 формула сводится к предыдущей, и получаем сбалансированную F-меру (также ее называют F1).
F-мера является хорошим кандидатом на формальную метрику оценки качества классификатора. Она сводит к одному числу две других основополагающих метрики: точность и полноту.