朱同学2022-07-16 17:52:40
朱同学老师好，本题第二题的三个选项，accuracyscoreF1和precision有点混淆，能麻烦再解释一下么？
回答（1）
Essie2022-07-18 09:29:31
Essie你好，现在Miller是希望最大限度地减少“不是收购目标的公司被分类为收购目标”的这种错误，不是收购目标为原假设，那么等于是拒绝了真实原假设，犯了假阳性的错误=描述的是FP=犯了一类错误。
模型查准率precision的提高会减少一类错误，F1 score和accuracy都是应用与评估模型整体的精度而言的，并不是只针对一类错误。
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F1 score和accuracy有什么区别呢？
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F1 score是Precision和Recall的调和平均数，适合混淆矩阵中存在数据不均匀分布的情况，比如说FP和FN两者差距非常大的情况。
如果没有上述情况，accuracy也可以很好的衡量模型整体的精确性。
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