4.3.8
F1 Score
สรุป
- F1 รวม Precision และ Recall เป็นตัวเลขเดียว
- เหมาะเมื่อค่าเสียหายของ FP และ FN ใกล้เคียงกัน
- Fβ ช่วยปรับให้เน้น Precision หรือ Recall ได้
1. นิยาม #
ให้ Precision (P) และ Recall (R):
$$ F_1 = 2 \cdot \frac{P \cdot R}{P + R} $$รูปแบบทั่วไป:
$$ F_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{P \cdot R}{\beta^2 P + R} $$2. ใช้เมื่อไร #
- ต้องการสมดุลระหว่างการเตือนผิดและการพลาด
- ข้อมูลไม่สมดุล และ Accuracy ไม่สะท้อนผลจริง
- เลือก F2 เมื่อเน้น Recall หรือ F0.5 เมื่อเน้น Precision
3. หมายเหตุ #
- F1 เป็นตัวสรุป ไม่ได้แทน PR curve ทั้งหมด
- ตรวจสอบ threshold ที่ทำให้ F1 สูงสุดเสมอ