机器学习F1值的概念

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一、什么是F1-score

F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。

二、计算过程

1.首先定义以下几个概念：

TP（True Positive）：预测答案正确
FP（False Positive）：错将其他类预测为本类
FN（False Negative）：本类标签预测为其他类

2.通过第一步的统计值计算每个类别下的precision和recall

精准度 / 查准率(precision)：指被分类器判定正例中的正样本的比重

召回率 / 查全率 (recall)：指的是被预测为正例的占总的正例的比重

准确率(accuracy)代表分类器对整个样本判断正确的比重。

3. 通过第二步计算结果计算每个类别下的f1-score，计算方式如下：

4. 通过对第三步求得的各个类别下的F1-score求均值，得到最后的评测结果，计算方式如下：