4.3.8
F1 Score
Resumo
- F1 combina Precision e Recall em um unico numero.
- E util quando o custo de FP e FN e semelhante.
- A versao Fβ permite priorizar Precision ou Recall.
1. Definicao #
Com Precision (P) e Recall (R):
$$ F_1 = 2 \cdot \frac{P \cdot R}{P + R} $$Forma geral:
$$ F_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{P \cdot R}{\beta^2 P + R} $$2. Quando usar #
- Quando precisa equilibrar falsos positivos e falsos negativos.
- Em dados desbalanceados onde Accuracy nao basta.
- Use F2 para priorizar Recall e F0.5 para priorizar Precision.
3. Observacoes #
- F1 e um resumo, nao substitui a curva PR.
- Verifique o limiar associado ao melhor F1.