模型评价指标—F1值

9月前作者：阿黎逸阳分类：Toy博客阅读(39) 违法举报

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最近空余时间在参加数字中国创新大赛，比赛规则是根据模型的F1值对参赛者进行排名。为了更深刻地理解这个指标，我最近对它做了一些梳理，现在把它分享给更多有需要的人图片。最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退得比较多，即出现了过拟合的现象。如果对过拟合调参比较有经验的小伙伴，欢迎到公众号中进行沟通交流。有正在参赛的小伙伴，想讨论赛题的也可以联系我。

对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。之前阐述了混淆矩阵和KS曲线，本文阐述F1值的原理和Python实现实例，其它指标会在后续文章中详尽阐述，敬请期待图片。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-482718.html

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