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liuyubobobo

2019-09-18

关键是你在比什么。

比如对于极度偏斜的数据，假设99.9%的健康样本和0.1%的患病样本。如果你的算法是直接预测所有的样本是健康的。通过这个课程的介绍，你应该知道了，得到的 f1 score 将为0。但是，这样一个算法，其实从准确率的角度，比随机强，因为随机的准确率大概是 50%。

在机器学习领域，说“谁不如谁”，一定要明确指标是什么。把两个算法的对应指标作比较。在上面的叙述中，我在用准确率作比较。但是，如果我们计算一个随机算法的f1_score。

使用课程中的例子，一个随机算法，应该大概是这样的。

一共有 9990个健康样本，10个患病样本。随机算法在两类中各预测正确一半。

如果我没记算错，这个算法的f1_score 是 0.002 左右。所以，如果你的算法的 f1_score 小于 0.5，但比 0.002 大，从 f1_score 的角度看，是优于随机算法的。

我们通常说随机算法 50% 的正确率，是从准确度的角度看的，而不是从 f1_score 的角度看的。

继续加油！：）

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