AUCとF1-scoreの違いは何ですか？

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F1-scoreは、精度と再現率の調和平均です。リコールのy軸は、真の陽性率です（これもリコールです）。それで、分類子はリコールは低いがAUCは非常に高い場合があります。

AUCとF1-scoreの違いは何ですか？

machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 
— RockTheStar
ソース
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曲線を指定しない場合、AUCは不明です。ROC曲線の下の面積、PR曲線の下の面積、という意味ですか？
— マーククレセン14年
曲線の下の面積。
— RockTheStar 14年
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どの曲線？ROC？PR？リフト？
— マーククレセン14年
ROC曲線。そして、そこから得られたF1スコア。
— RockTheStar

回答:

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F1スコアは、ROC曲線の特定のポイントに適用されます。このポイントは、たとえば、バイナリ分類器の特定のしきい値を表し、精度と再現率の特定の値に対応します。

Fスコアは、想起と精度の両方を表すスマートな方法です。Fスコアが高いためには、精度と再現率の両方が高くなければなりません。

したがって、ROC曲線はさまざまなレベルのしきい値用であり、曲線上のさまざまなポイントに対して多くのFスコア値があります。

— ロンドンの男
ソース
3
興味深い側面。しかし、私の知る限り、F1スコアはリコールと精度に基づいていますが、AUC / ROCはリコールと特異性で構成されています。それらは同じものではないようです。Fスコアはポイントであり、ROCは異なるしきい値を持つポイントのセットであることに同意しますが、定義が異なるため、それらが同じだとは思いません。それをより明確にするのを手伝ってもらえますか。ありがとう
— Catbuilts
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