勇敢学习机器学习：深入了解 F1、召回率、精确率和 ROC 曲线
勇敢探索机器学习：深入解析F1、召回率、精确率和ROC曲线
F1分数：不平衡数据的关键指标-但你真的知道为什么吗？
欢迎回到我们的“勇敢地学习机器学习”系列。在本篇文章中，我们将探索细微的度量世界。许多资源介绍这些指标或深入探讨它们的数学方面，然而这些“简单”的数学背后的逻辑有时可能仍然不透明。对于这个主题的新手，我推荐查看Shervin的详细文章以及neptune.ai的综合指南。
在典型的数据科学面试准备中，当讨论如何处理不平衡数据时，常用的度量标准通常是F1分数，也被称为召回率和精确率的调和平均数。然而，F1分数特别适用于这类情况的原因经常没有解释清楚。本文致力于揭示这些原因，帮助你理解在不同情境中选择特定度量标准的理由。
和往常一样，本文将概述我们要解决的所有问题。如果你一直在思考这些问题，那么你来对了地方：
- 准确率和召回率到底是什么，我们如何直观地理解它们？
- 准确率和召回率为什么重要，为什么它们经常似乎彼此冲突？是否有可能同时达到高水平？
- F1分数是什么，为什么我们将其计算为召回率和精确率的调和平均数？
- 为什么F1分数经常用于不平衡数据？它只在这些情况下有用吗？
- 当正类为多数时，如何解释F1分数的变化？
- PR曲线和ROC曲线有什么区别，应该在何时使用其中之一？
通过对这些指标的基本理解，我们的学习者向忙于洗衣服的导师提出了第一个问题：
