解释为什么F1分数比准确度更好.
虽然准确性可以是评估分类器的有效性的有用指标,但如果数据不平衡,它有时会误导.在不平衡的数据中,大多数类主导数据集,并且分类器可能通过简单地将所有实例分类为大多数类,尽管它无法准确地分类少数类的实例.另一方面,F1分数考虑精度和回忆,提供了更平衡的分类器的性能评估.精度测量被分类为正确的实例中的正确实例的比例.回忆测量被正确分类的真正实例的比例.F1分数是这些措施的和平均值,提供了平衡.由于F1分数考虑了假正数据和假负数据之间的差异,分类器的准确性更适合于评估性能,而最终,当分类器单独对两个数据产生错误的影响时,F1分数更适合于对性能进行更准确的评估.