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Cómo calcular el puntaje F1 de Sklearn para evaluar la precisión del modelo
Cuando se trabaja con aprendizaje automático, una de las principales preocupaciones es evaluar la precisión del modelo. Sklearn es una biblioteca popular para el aprendizaje automático en Python. La biblioteca ofrece una amplia gama de métricas para evaluar los diferentes aspectos de los modelos. Una de las métricas más conocidas en Sklearn es el puntaje F1.
El puntaje F1 es una medida de la precisión del modelo que combina la precisión y la recuperación. La precisión se refiere a la fracción de las instancias clasificadas correctamente como positivas. La recuperación representa la fracción de las instancias positivas que se clasifican correctamente.
El puntaje F1 se calcula mediante la fórmula:
F1 = 2 * (precisión * recuperación) / (precisión + recuperación)
Donde la precisión se define como:
precisión = verdaderos positivos / (verdaderos positivos + falsos positivos)
Y la recuperación se define como:
recuperación = verdaderos positivos / (verdaderos positivos + falsos negativos)
En Sklearn, el puntaje F1 se puede calcular fácilmente utilizando la función “f1_score”. Esta función toma tres argumentos: las etiquetas verdaderas, las etiquetas predichas y los parámetros opcionales para ajustar el comportamiento del puntaje F1.
Por ejemplo, supongamos que estamos trabajando con un conjunto de datos de detección de spam. Tenemos la siguiente matriz de confusión que muestra el número de verdaderos positivos (tp), falsos positivos (fp), verdaderos negativos (tn) y falsos negativos (fn):
[[70, 10], [5, 15]]Podemos calcular el puntaje F1 para este modelo utilizando la función “f1_score” de Sklearn de la siguiente manera:
from sklearn.metrics import f1_score
y_true = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1] y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
En este ejemplo, el puntaje F1 resultante es de 0,80.
El puntaje F1 es una métrica útil para evaluar la precisión del modelo en situaciones en las que la precisión y la recuperación tienen una importancia similar, como en la detección de spam o en la detección de enfermedades.
En conclusión, el puntaje F1 es una métrica esencial para evaluar la precisión del modelo en el aprendizaje automático. Sklearn ofrece una función simple para calcular el puntaje F1 a partir de las etiquetas verdaderas y predichas. Al usar esta métrica, se puede medir la precisión y recuperación del modelo y usar esta información para ajustar el modelo y mejorar su precisión en el futuro.
sk learn f1 score
