負分類很少時F分數

Question

我有數據集，其中20％的數據爲負類，80％爲正數。在計算F分數時，我假設精度是TP /（TP + FP）。我應該「反轉」公式，因爲我不太頻繁的班級是否定的？那麼它會是TN /（TN + FN）？

Answer 1

首先，你寫的不是F1分數。這是精確！爲了計算F1分數，設置精度= TP /（TP + FP）和回憶= TP /（TP + FN）。他們的調和平均值是F1分數。因此，F1 = 2 *（P * R）/（P + R）。 See this for further details.

您可以計算每個類的這些值，並查看您在分類任務中的表現如何。如果您想爲負類計算它，最終結果將如您所說的計算真實的負示例真正的正面例子。請注意，真正的正面意味着對感興趣的類別正確分類。它與班級價值無關。

最後，您還可以計算兩個類的精度，召回率和f1並取其平均值。這一切都以您想如何判斷分類器性能而告終。如果將負面情況準確分類更爲重要，您應該專注於爲負面情況獲得高精度（當然，不要搞砸其他類）。召回也是如此。