F1-оценка является гармоническим средним значением точности и отзыва. Ось у отзыва - это истинно положительный показатель (который также вызывается). Итак, иногда классификаторы могут иметь низкий уровень отзыва, но очень высокий AUC, что это значит?
Каковы различия между AUC и F1-счетом?
machine-learning
precision-recall
auc
accuracy
RockTheStar
источник
источник
Ответы:
Оценка F1 применима для любой конкретной точки кривой ROC. Эта точка может представлять собой, например, конкретное пороговое значение в двоичном классификаторе и, таким образом, соответствует конкретному значению точности и отзыва.
Помните, что F Score - это умный способ представить как отзыв, так и точность. Чтобы оценка F была высокой, точность и отзыв должны быть высокими.
Таким образом, кривая ROC предназначена для различных уровней пороговых значений и имеет множество значений F-баллов для различных точек на своей кривой.
источник
AUC имеет размер [ТОЧНОСТЬ] * [ВЫЗВАТЬ], и это область под кривой ROC. F1 для фиксированной пары точности и отзыва. Так они разные. Но есть некоторые связи. Смотрите это: http://pages.cs.wisc.edu/~jdavis/davisgoadrichcamera2.pdf
источник
На оси кривой ROC являются истинной положительной скорости (напомним, чувствительность АКА) и ложных срабатываний (ложной тревоги) , а не точности, АКА PPV, прогностическая ценность положительного результата .
источник