了解 F1 分数，包括如何衡量它，并利用 Metabase 在仪表盘和可视化中应用它。
F1 分数是机器学习中用于分类模型的一种指标。具体来说，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。此分数旨在通过精确率和召回率计算，为您提供非平衡和平衡数据集的准确结果。F1 分数范围为 0 到 1，其中 1 是最佳可能分数。结合召回率和精确率以获得 F1 分数，您可以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的当前状态。
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它们： 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) 一旦您完成了这些计算，您就可以计算您的 F1 分数。请记住，目标是确定这两个计算之间的平衡。您将像这样计算您的 F1 分数： 2 x (精确率 x 召回率) / (精确率 + 召回率) = F1 分数
通过将最重要的指标收集到一个视图中，让每个人都保持一致。
将数据嵌入到您的内部维基、网站和内容中，让数据触手可及。
赋能您的团队衡量自身进度，并探索实现目标的新途径。
没错，无需销售电话——只需注册，5 分钟内即可运行。
我们连接到最流行的生产数据库和数据仓库。
邀请您的团队并开始构建仪表盘——无需 SQL。
