Задача
Классификатор имеет precision P=0,8 и recall R=0,5. Сравните F0.5, F1 и F2 и объясните роль β.
Формула
Fβ=(1+β²)PR/(β²P+R).
Расчёт
F1=2·0,8·0,5/(0,8+0,5)=0,6154.
Для β=0,5: F0.5=1,25·0,4/(0,25·0,8+0,5)=0,7143.
Для β=2: F2=5·0,4/(4·0,8+0,5)=0,5405.
Интерпретация
β>1 увеличивает роль recall: низкая полнота сильнее тянет итог вниз. β<1 увеличивает роль precision. Поэтому один и тот же классификатор получает разные Fβ в зависимости от того, какие ошибки важнее.
Если P или R не определены из-за нулевого знаменателя, библиотека может применять собственное соглашение. Сравнивать Fβ между системами стоит только при одинаковой обработке таких случаев.
Редакционная практика по темам открытого курса mlearn_pro · CC BY 4.0. Числовой пример создан для damirock.com.