Peu commune
F-mesure
mesure de fiabilité d'un modèle
F-mesure
La F-mesure ou le F-score, souvent notée F 1 {\displaystyle F_{1}} ou F β {\displaystyle F_{\beta }} , est une mesure de la performance d'un modèle de classification en intelligence artificielle et statistique. Elle combine les mesures de précision et rappel, elles-mêmes basées sur les taux de vrais positifs, faux positifs et faux négatifs. L'idée de la F-mesure est de s'assurer qu'un classificateur fait de bonnes prédictions de la classe pertinente (bonne précision) en suffisamment grand nombre (bon rappel) sur un jeu de données cible. Tout comme la précision et le rappel, la F-mesure varie de 0 (plus mauvaise valeur) à 1 (meilleure valeur possible).
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