Precisão
Com 42 VP e 8 FP:
P=42÷50=0,840AVALIAÇÃO DE MODELOS · F1-SCORE
Equilibrar Precisão e Recall em um único valor.
F1 é a média harmônica entre Precisão e Recall. Ele só fica alto quando o modelo mantém poucos falsos positivos e poucos falsos negativos em relação aos verdadeiros positivos.
Equilibrar as métricas ↓PPrecisão alta
RRecall alto
F1 = 2PR ÷ (P+R)média harmônica
01 · FÓRMULA
O menor dos dois valores limita o equilíbrio.
A média harmônica penaliza desequilíbrios. Não basta ter Precisão alta e Recall baixo, ou o contrário.
F1 = 2 × Precisão × Recall ÷ (Precisão + Recall)
F1 = 2VP ÷ (2VP + FP + FN)Recall
Com 42 VP e 7 FN:
R=42÷49≈0,857F1
Usando diretamente a matriz:
84÷(84+8+7)≈0,848Resultado
O equilíbrio entre Precisão e Recall é aproximadamente 84,8%.
02 · POR QUE MÉDIA HARMÔNICA?
Uma métrica excelente não compensa outra muito baixa.
| Precisão | Recall | Média aritmética | F1 | Leitura |
|---|---|---|---|---|
| 100% | 20% | 60% | 33,3% | F1 expõe o desequilíbrio. |
| 80% | 80% | 80% | 80% | Quando são iguais, F1 coincide com elas. |
03 · EXEMPLO DINÂMICO
Desequilibre Precisão e Recall e observe F1.
Compare os presets conservador e sensível. Depois ajuste FP e FN até encontrar um compromisso adequado ao problema.
04 · QUANDO USAR?
Quando os dois tipos de erro importam e a classe positiva é o foco.
Dados desbalanceados
F1 evita que muitos verdadeiros negativos dominem o valor como podem dominar a acurácia.
Busca e recuperação
Equilibra resultados relevantes retornados e cobertura dos resultados relevantes existentes.
Comparação
Resume P e R, mas modelos com o mesmo F1 podem ter comportamentos operacionais diferentes.
Fβ
Quando Recall e Precisão não têm a mesma importância, Fβ permite atribuir peso diferente.
Fβ=(1+β²)PR÷(β²P+R)