了解 F1 分数，包括如何衡量它，并在 Metabase 的仪表板和可视化中使用它。
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。此分数旨在通过使用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 分数在 0 到 1 之间，1 是可能的最佳分数。将召回率和精确率结合起来以获得 F1 分数，使您能够了解您的模型在捕获和预测阳性案例时是否平衡。可视化您的 F1 分数可以向您展示您在分类模型和机器学习方面的进展。
开始使用
你的 F1 分数要求你了解你的精确率和召回率数值。你可以通过对给定数据集进行以下计算来得出这些数值：精确率：真阳性数 / (真阳性数 + 假阳性数) 召回率：真阳性数 / (真阳性数 + 假阴性数) 一旦你有了这些计算结果，你就可以计算你的 F1 分数。记住，目标是识别这两个计算之间的平衡。你将像这样计算你的 F1 分数：2 x (精确率 x 召回率) / (精确率 + 召回率) = F1 分数
通过将最重要的指标收集到一个视图中，让所有人保持同步。
通过将数据嵌入到您的内部维基、网站和内容中，将数据带到任何需要的地方。
授权您的团队衡量自己的进度并探索实现目标的新途径。
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