Punteggio F1: la tua metrica chiave per dati sbilanciati, ma sai davvero perché?
Bentornati al nostro viaggio con il ‘Il coraggio di imparare il machine learningserie ‘. In questa sessione esploreremo il ricco mondo delle metriche. Molte risorse introducono questi parametri o approfondiscono i loro aspetti matematici, ma la logica dietro questi calcoli “semplici” a volte può rimanere opaca. Per chi è nuovo a questo argomento, consiglio di controllare l’approfondimento di Shervin inviare insieme alla guida completa di nettuno.ai.
Nella preparazione tipica delle interviste di data science, quando si affronta la modalità di gestione dei dati sbilanciati, la metrica di riferimento è spesso il punteggio F1, noto come media armonica di richiamo e precisione. Tuttavia, la ragione per cui il punteggio F1 è particolarmente adatto per questi casi rimane spesso inspiegata. Questo post è dedicato a svelare questi motivi, aiutandoti a comprendere la scelta di metriche specifiche in vari scenari.
Come al solito, questo post illustrerà tutte le domande che stiamo affrontando. Se anche tu stai riflettendo su queste stesse domande, sei nel posto giusto:
- Cosa sono esattamente la precisione e il ricordo e come possiamo comprenderli intuitivamente?
- Perché la precisione e la memoria sono importanti e perché spesso sembrano in conflitto tra loro? È possibile raggiungere livelli elevati di entrambi?
- Qual è il punteggio F1 e perché lo calcoliamo come media armonica di richiamo e precisione?
- Perché il punteggio F1 viene spesso utilizzato per dati sbilanciati? È utile solo in questi scenari?
- Come cambia l’interpretazione del punteggio F1 quando la classe positiva è la maggioranza?
- Qual è la differenza tra le curve PR e ROC e quando dovremmo preferire l’una rispetto all’altra?
Con una comprensione fondamentale di questi parametri, il nostro studente si rivolge al mentore, che è impegnato a fare il bucato, con la prima domanda:
Sto lavorando a un sistema di raccomandazione dei giochi. È progettato per suggerire videogiochi in base alle preferenze e agli stili di vita degli utenti. Ma ho…
Fonte: towardsdatascience.com
