这个问题其实并不难,但是最近遇到了一个比较新奇的F1算法,因此记录下来.
注:中文名字叫法多样,但是英文比较统一.
那么我说的"新奇"在哪呢?也可能是我见识少吧,遇到了一个f1算法为:
刚开始没有反应过来,过了一会也没反应过来.
后来经过推导发现:
TP/(2TP+FP+FN)
而right的算法,就是TP(只有真实为1并且预测为1的样本,y_pred * y_true 才为1),而total就比较奇怪了,我们假设一系列样本为:
我们可以看到,按照(y_pred + y_true) 来计算为4,恰好是(2TP+FP+FN)的值,因此对于某个0 1标签的F1计算就变简单了.