![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/26/Precisionrecall.svg/langca-640px-Precisionrecall.svg.png&w=640&q=50)
F-score
és una mesura de la precisió d'una prova. / From Wikipedia, the free encyclopedia
En l'anàlisi estadística de la classificació binària, la puntuació F o mesura F és una mesura de la precisió d'una prova. Es calcula a partir de la precisió i el reclam de la prova, on la precisió és el nombre de resultats positius veritables dividit pel nombre de tots els resultats positius, inclosos els que no s'han identificat correctament, i el reclam és el nombre de resultats positius veritables dividit pel nombre de totes les mostres que haurien d'haver estat identificades com a positives. La precisió també es coneix com a valor predictiu positiu i el reclam també es coneix com a sensibilitat en la classificació binària de diagnòstic.[1]
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/26/Precisionrecall.svg/320px-Precisionrecall.svg.png)
La puntuació F1 és la mitjana harmònica de la precisió i el reclam. Per tant, representa simètricament la precisió i el reclam en una mètrica. El més genèric La puntuació aplica pesos addicionals, valorant una de precisió o reclam més que l'altra.[2]
El valor més alt possible d'una puntuació F és 1,0, que indica precisió i reclam perfectes, i el valor més baix possible és 0, si la precisió o el reclam són zero.
Es creu que el nom F-mesura rep el nom d'una funció F diferent al llibre de Van Rijsbergen, quan es va presentar a la Quarta Conferència de Comprensió de Missatges (MUC-4, 1992).[3]
Una puntuació F més general, , que utilitza un factor real positiu
, on
s'escull de manera que es consideri el reclam
vegades tan important com la precisió, és:
Pel que fa als errors de tipus I i de tipus II, això es converteix en:
La puntuació F també s'utilitza en l'aprenentatge automàtic. No obstant això, les mesures F no tenen en compte els veritables negatius, per tant, es poden preferir mesures com el coeficient de correlació de Matthews, la informació o el kappa de Cohen per avaluar el rendiment d'un classificador binari.[4]
La puntuació F s'ha utilitzat àmpliament en la literatura de processament del llenguatge natural,[5] com en l'avaluació del reconeixement d'entitats amb nom i la segmentació de paraules.