So berechnen Sie den F1-Score in Python (einschließlich Beispiel)

Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen ist eine gängige Metrik, die wir verwenden, um die Qualität des Modells zu bewerten, der F1-Score.

Diese Metrik wird wie folgt berechnet:

F1-Punktzahl = 2 * (Präzision * Erinnerung) / (Präzision + Erinnerung)

wo:

• Genauigkeit : Korrigieren Sie positive Vorhersagen im Verhältnis zu den gesamten positiven Vorhersagen
• Rückruf : Korrigieren Sie positive Vorhersagen im Verhältnis zu den tatsächlich positiven Gesamtwerten

Angenommen, wir verwenden ein logistisches Regressionsmodell, um vorherzusagen, ob 400 verschiedene College-Basketballspieler in die NBA eingezogen werden oder nicht.

Die folgende Konfusionsmatrix fasst die Vorhersagen des Modells zusammen:

So berechnen Sie den F1-Score des Modells:

Genauigkeit = Richtig Positiv / (Richtig Positiv + Falsch Positiv) = 120/ (120+70) = 0,63157

Erinnerung = Richtig Positiv / (Richtig Positiv + Falsch Negativ) = 120 / (120+40) = 0,75

F1-Punktzahl = 2 * (0,63157 * 0,75) / (0,63157 + 0,75) = . 6857

Das folgende Beispiel zeigt, wie der F1-Score für genau dieses Modell in Python berechnet wird.

Beispiel: Berechnung der F1-Punktzahl in Python

Der folgende Code zeigt, wie die Funktion f1_score() aus dem Paket sklearn in Python verwendet wird, um den F1-Score für ein bestimmtes Array von vorhergesagten Werten und tatsächlichen Werten zu berechnen.

import numpy as np
from sklearn.metrics import f1_score

#Array von tatsächlichen Klassen definieren
actual = np.repeat([1, 0], repeats=[160, 240])

#Array vorhergesagter Klassen definieren
pred = np.repeat([1, 0, 1, 0], repeats=[120, 40, 70, 170])

#Berechnen Sie den F1-Score
f1_score(actual, pred)

0.6857142857142857

Wir können sehen, dass der F1-Score 0,6857 beträgt. Dies entspricht dem Wert, den wir zuvor von Hand berechnet haben.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation für die Funktion f1_score() finden Sie hier .

Hinweise zur Verwendung von F1-Ergebnissen

Wenn Sie den F1-Score verwenden, um mehrere Modelle zu vergleichen, stellt das Modell mit dem höchsten F1-Score das Modell dar, das Beobachtungen am besten in Klassen einteilen kann.

Wenn Sie beispielsweise ein anderes logistisches Regressionsmodell an die Daten anpassen und dieses Modell einen F1-Score von 0,75 hat, wird dieses Modell als besser angesehen, da es einen höheren F1-Score hat.

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