AUC和F1分数有什么区别？

F1分数是精度和召回率的谐波平均值。召回的y轴是真实的阳性率（也称为召回率）。因此，有时分类器的召回率较低，但AUC却很高，这意味着什么？

AUC和F1分数有什么区别？

F1分数适用于ROC曲线的任何特定点。该点可以表示例如二进制分类器中的特定阈值，因此对应于精度和召回率的特定值。

记住，F分数是表示召回率和精确度的明智方法。为了使F分数高，精度和召回率都应该高。

因此，ROC曲线适用于各种不同级别的阈值，并且曲线上的各个点具有许多F得分值。

AUC的尺寸为[PRECISION] * [RECALL]，它是ROC曲线下的面积。F1用于固定的精度和召回率。因此它们是不同的。但是有一些联系。看到这个：http : //pages.cs.wisc.edu/~jdavis/davisgoadrichcamera2.pdf

ROC曲线的轴是真实的阳性率（召回率，AKA灵敏度）和错误的阳性率（假警报率），而不是精度，AKA PPV和阳性预测值。