《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》—3.7 F1 Score

3.7  F1 Score

　　由于现在有两个指标—查准率和召回率，如果有一个算法的查准率是0.5，召回率是 0.4；另外一个算法查准率是0.02，召回率是1.0；那么两个算法到底哪个好呢？

　　为了解决这个问题，我们引入了F1Score的概念：

　　其中P是查准率，R是召回率。这样就可以用一个数值直接判断哪个算法性能更好。典型地，如果查准率或召回率有一个为0，那么F1Score将会为0。而理想的情况下，查准率和召回率都为1，则算出来的F1Score为1。

　　在scikit-learn里，计算（F1 Score）的函数是sklean.metrics.f1_score()。