Præcisio, reco, og F1- score re de importerede metrics use to o evaluate the performance of NLP classificatio n models. De er helt enige i, at der skal ske en sammenligning af forskellige klassifikationer, især ubalancerede data.

Understanding Precision

Det er derfor, at der er behov for en mere præcis vurdering af de faktiske omstændigheder.

Understanding Recall

Det er også klart, at det er fornuftigt at måle, at der er en rimelig grad af positiv holdning i de tilfælde, hvor der er tale om en korrekt identifikation af de pågældende forhold.

Calculating to F1- Score

Det er netop det, der er det mest hensigtsmæssige, og det giver et enkelt middel til at opnå balance, især ved at anvende disse fordelinger.

Example Calculation

Der er tale om en metode, der er baseret på 80 positive tilfælde, og som er korrigeret.

  • 1; 1; FLT: 0; 3; Præcision: 1; FLT: 1; 3; 60 / 80 = 0,75
  • = 1; 1; FLT: 0; 3; Recall: 1; FLT: 1; FLT: 3; 60 / 70
  • (0, 75 * 0, 857) / (0, 75 + 0, 857)