F1 score

F1 score는 정밀도와 재현율을 결합한 성능지표이다. 두 지표 중 어느 한쪽으로 치우치지 않을 때 F1 score는 큰 값을 가진다. F1 score는 아래와 같이 구한다.

< F1 score >
$F1 = \frac{2}{\frac{1}{precision} + \frac{1}{recall}} = 2\times\frac{precision\times recall}{precision + recall}$

python에서 f1 score를 구하는 방법은 아래와 같다.

from sklearn.metrics import f1_score

f1 = f1_score(y_test, predicted)
print(f1)

위 이미지는 교재의 코드를 참고한 결과이다. 임계값이 변함에 따라 정밀도와 재현율이 변경되고, 그에 따라 F1 score도 변경됨을 볼 수 있다. 해당 이미지로 이번 서브챕터에서 다룬 내용을 모두 확인할 수 있으므로 찬찬히 결과를 확인해보자.