Quelles sont les différences entre AUC et F1-score?

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F1-score est la moyenne harmonique de précision et de rappel. L'axe des y du rappel est le véritable taux positif (qui est également le rappel). Donc, parfois, les classificateurs peuvent avoir un faible rappel mais une ASC très élevée, qu'est-ce que cela signifie?

Quelles sont les différences entre AUC et F1-score?

machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 
— RockTheStar
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L'AUC n'est pas claire si vous ne spécifiez pas la courbe. Voulez-vous dire l'aire sous la courbe ROC, l'aire sous la courbe PR, ...?
— Marc Claesen
Zone sous la courbe.
— RockTheStar
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Quelle courbe? ROC? PR? Ascenseur?
— Marc Claesen
Courbe ROC. Et le score F1 obtenu à partir de cela.
— RockTheStar

Réponses:

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Le score F1 est applicable à tout point particulier de la courbe ROC. Ce point peut représenter par exemple une valeur de seuil particulière dans un classifieur binaire et correspond ainsi à une valeur particulière de précision et de rappel.

N'oubliez pas que le score F est un moyen intelligent de représenter à la fois le rappel et la précision. Pour que le score F soit élevé, la précision et le rappel doivent être élevés.

Ainsi, la courbe ROC est pour différents niveaux de seuils et a de nombreuses valeurs de score F pour différents points de sa courbe.

— Londres guy
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Aspect intéressant. Mais pour autant que je comprends, le score F1 est basé sur le rappel et la précision, tandis que l'ASC / ROC se compose du rappel et de la spécificité. Il semble que ce ne soit pas la même chose. Je suis d'accord avec le score F est un point, et ROC est un ensemble de points avec un seuil différent, mais je ne pense pas qu'ils sont la même cause de définition différente. Pouvez-vous m'aider à clarifier les choses. Merci
— Catbuilts
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