Что даёт вам понять F1-мера?

Это метрика, которая комбинирует Precision и Recall. Для расчёта берётся среднее гармоническое этих показателей. Таким образом, F1-мера предполагает одинаковую важность Precision и Recall.

Вот её формула:

TP / (TP + (FP + FN) / 2),

где TP — это количество истинно положительных предсказаний, FP — ложно положительных, а FN — ложно отрицательных.

Высокая F1-мера говорит о том, что модель хорошо справляется с предсказаниями и ошибок мало как среди ложноположительных, так и среди ложноотрицательных примеров.

#машинное_обучение