模型评价指标—F1值

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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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