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意大利留学
F1和FE是机器学习中常用的两个评价指标,其区别在于计算方式和重视点不同。
具体来说:F1和FE有区别。F1指标是基于准确率和召回率的加权平均值,通过调和平均值计算得出,其重视点在于两者的均衡。而FE指标则是将准确率和召回率同等考虑,直接求和,其重视点在于表现的平衡和整体的表现。在一些对召回率和准确率要求不同的场合,选择使用不同的评价指标可以更好地反映模型的综合表现。例如,在非常注重准确率的场合,可以选择使用FE指标;而在需要考虑召回率的场合,可以选用F1指标。
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