了解 F1 分数，包括如何衡量它，以及如何在 Metabase 仪表盘和可视化中利用它。
F1 分数是机器学习中用于分类模型的指标。更具体地说，F1 分数通过计算精确率和召回率的调和平均值来衡量误差。该分数旨在通过精确率和召回率计算，告诉您不平衡和平衡数据集的准确结果。F1 分数范围从 0 到 1，其中 1 是最佳可能分数。将召回率和精确率结合起来获得 F1 分数，可以帮助您了解模型在捕获和预测正例时是否平衡。可视化您的 F1 分数可以显示您的分类模型和机器学习所处的状态。
开始使用
您的 F1 分数需要您知道精确率和召回率。您可以通过对给定数据集进行以下计算来得出这些值： 精确率：真阳性数量 / (真阳性数量 + 假阳性数量) 召回率：真阳性数量 / (真阳性数量 + 真阴性数量) 一旦您有了这些计算结果，就可以计算您的 F1 分数。请记住，目标是识别这两个计算之间的平衡。您将这样计算您的 F1 分数： 2 x (精确率 x 召回率) / (精确率 + 召回率) = F1 分数
通过将您最重要的指标汇集到单一视图中，让每个人都保持信息同步。
将您的数据嵌入到内部维基、网站和内容中，让数据无处不在。
赋能您的团队，让他们衡量自己的进展，并探索实现目标的新途径。
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