F1 स्कोर क्या होता है?
F1 स्कोर एक ऐसा मेट्रिक है जो प्रिसिजन और रिकॉल दोनों को मिलाकर एक ही संख्या में पेश करता है। यही वजह है कि मशीन लर्निंग, इन्फॉर्मेशन रिट्रीवल और सांख्यिकी में क्लासिफिकेशन मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए यह बहुत लोकप्रिय है। यह प्रिसिजन और रिकॉल का हार्मोनिक मीन (समान्तर माध्य नहीं) होता है, इसलिए यह उन मॉडलों को बेहतर आँकता है जो दोनों के बीच संतुलन बनाए रखते हैं, बजाय इसके कि केवल किसी एक में अच्छे हों।
इस कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें
अपने कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स से तीन गिनतियाँ दर्ज करें: True Positives (TP, यानी सही तरीके से पहचाने गए पॉज़िटिव), False Positives (FP, यानी वे नेगेटिव जिन्हें गलती से पॉज़िटिव बताया गया), और False Negatives (FN, यानी वे पॉज़िटिव जो छूट गए)। कैलकुलेटर तुरंत प्रिसिजन, रिकॉल और परिणामस्वरूप F1 स्कोर दिखा देगा।
फॉर्मूला आसान भाषा में
प्रिसिजन = \(\text{TP} / (\text{TP} + \text{FP})\) यह बताता है कि जितने पॉज़िटिव की भविष्यवाणी की गई थी, उनमें से कितने सही थे। रिकॉल = \(\text{TP} / (\text{TP} + \text{FN})\) यह बताता है कि असली पॉज़िटिव में से कितने पकड़े गए। इसके बाद F1 स्कोर निकलता है:
$$F_1 = 2 \cdot \frac{\text{प्रिसिजन} \cdot \text{रिकॉल}}{\text{प्रिसिजन} + \text{रिकॉल}}$$चूँकि यह हार्मोनिक मीन है, इसलिए अगर प्रिसिजन या रिकॉल में से कोई एक भी कम हो, तो F1 स्कोर तेज़ी से नीचे गिर जाता है।
हल किया हुआ उदाहरण
मान लीजिए \(\text{TP} = 70\), \(\text{FP} = 30\), \(\text{FN} = 10\)। तब प्रिसिजन = \(70 / 100 = 0.70\)। रिकॉल = \(70 / 80 = 0.875\)।
$$F_1 = 2 \cdot \frac{0.70 \cdot 0.875}{0.70 + 0.875} = 2 \cdot \frac{0.6125}{1.575} \approx 0.7778$$यानी लगभग 77.78%।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
एक्यूरेसी की जगह F1 का इस्तेमाल कब करना चाहिए? जब क्लासेस असंतुलित (imbalanced) हों, तब F1 बेहतर रहता है, क्योंकि ऐसे में एक्यूरेसी भ्रामक रूप से ज़्यादा दिख सकती है जब कोई एक क्लास हावी हो।
अच्छा F1 स्कोर कितना होता है? F1 की रेंज 0 से 1 तक होती है; 1 के जितना करीब, उतना बेहतर। "अच्छा" क्या है यह काम पर निर्भर करता है, लेकिन आमतौर पर 0.8 से ऊपर के मान को मज़बूत माना जाता है।
यह हार्मोनिक मीन ही क्यों है? हार्मोनिक मीन, प्रिसिजन और रिकॉल के बीच के अत्यधिक असंतुलन पर साधारण औसत के मुकाबले कहीं ज़्यादा सख़्ती बरतता है, जिससे यह तय होता है कि दोनों ही उचित रूप से ऊँचे हों।
