AUC와 F1- 점수의 차이점은 무엇입니까?

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F1- 점수는 정밀도와 리콜의 조화 평균입니다. 리콜의 y 축은 진정한 양의 비율입니다 (이 또한 리콜입니다). 따라서 분류자가 때때로 리콜은 적지 만 AUC는 매우 높을 수 있습니다. 그 의미는 무엇입니까?

AUC와 F1- 점수의 차이점은 무엇입니까?

machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 
— RockTheStar
소스
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곡선을 지정하지 않으면 AUC가 명확하지 않습니다. ROC 곡선 아래, PR 곡선 아래, ...을 의미합니까?
— Marc Claesen
곡선 아래 면적.
— RockTheStar
2
어느 커브? 큰 괴조? PR? 승강기?
— Marc Claesen
ROC 곡선. 그리고 그로부터 얻은 F1 점수.
— RockTheStar

답변:

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F1 점수는 ROC 곡선의 특정 지점에 적용 할 수 있습니다. 이 점은 예를 들어 이진 분류기 내의 특정 임계 값을 나타낼 수 있고 따라서 특정 정밀도 및 리콜 값에 대응한다.

F 점수는 리콜과 정밀도를 모두 나타내는 현명한 방법입니다. F 점수가 높으면 정밀도와 회수율이 높아야합니다.

따라서 ROC 곡선은 다양한 수준의 임계 값에 대한 것이며 곡선의 다양한 점에 대해 많은 F 점수 값을 갖습니다.

— 런던 사람
소스
3
흥미로운 측면. 그러나 내가 이해하는 한, F1 점수는 리콜 및 정밀도에 기반한 반면 AUC / ROC는 리콜 및 특이성으로 구성됩니다. 그들은 같은 것이 아닌 것 같습니다. F 점수가 포인트이고 ROC가 다른 임계 값을 가진 포인트 세트라는 데 동의하지만 다른 정의로 ​​인해 동일한 점수라고 생각하지 않습니다. 좀 더 명확하게 도와 줄 수 있습니까? 감사합니다
— Catbuilts
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