分類模型的評估方法-F分數(F-Score)
前面介紹了機器學習中分類模型的精確率(Precision)和召回率(Recall)評估指標。對於Precision和Recall，雖然從計算公式來看，並沒有什麼必然的相關性關係，但是，在大規模資料集合中，這2個指標往往是相互制約的。理想情況下做到兩個指標都高當然最好，但一般情況下，Precision高，Recall就低，Recall高，Precision就低。所以在實際中常常需要根據具體情況做出取捨，例如一般的搜尋情況，在保證召回率的條件下，儘量提升精確率。而像癌症檢測、地震檢測、金融欺詐等，則在保證精確率的條件下，儘量提升召回率。
所以，很多時候我們需要綜合權衡這2個指標，這就引出了一個新的指標F-score。這是綜合考慮Precision和Recall的調和值。
當
舉個例子：癌症檢查資料樣本有10000個，其中10個數據祥本是有癌症，其它是無癌症。假設分類模型在無癌症資料9990中預測正確了9980個，在10個癌症資料中預測正確了9個，此時真陽=9，真陰=9980，假陽=10，假陰=1。
那麼：
Accuracy = (9+9980) /10000=99.89%
Precision=9/19+10)= 47.36%
F1-score=2×(47.36% × 90%)/(1×47.36%+90%)=62.07%
F2-score=5× (47.36% × 90%)/(4×47.36%+90%)=76. 27%
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