机器学习中的“平均”f1 分数是什么？

Question

我知道使用精度和召回率的 f1 分数。但是，平均 f1 分数中的“平均”是什么？我们何时使用它以及如何计算“平均值”？

编辑以明确解释我的问题：我知道 f1 分数是精度和召回率的调和平均值。而在计算 f1 score 时，需要多个分类结果来计算精度和召回率。

例如，如果我们有一个由 1000 个实例组成的数据集，我们可以得到 1000 个分类结果。然后我们把它放到列联表中，这样我们就可以计算出 f1 分数。

现在这就是我对“平均”f1 分数感到困惑的一点。我们从列联表计算 f1 分数，但什么是“均值”？只有我可以计算的是 f1 分数，那么什么是“均值”以及如何计算“均值”f1 分数？

Answer 1

F1 分数是衡量二元分类任务测试准确率的指标。在多标签分类任务中，每个文档都有一个 F1 分数。因此，平均 F1 分数为：

其中 N 是训练集的行大小