8. 关于打分函数F1分数 TPR PPV等

总结至https://blog.csdn.net/qq_21997625/article/details/79853483

1.PPV=nrow(tp)/(nrow(tp)+nrow(fp)) #wyj:precision

精度（准确率），是精确性的度量，预测为正的样本中有多少预测对了。 (分母是预测结果总边数)

2.TPR=nrow(tp)/(nrow(tp)+nrow(fn)) #wyj：recall，`

召回率，是覆盖面的度量，真实标签为正的样本有多少被你预测对了 (分母是正确结果总边数)

3.afsbn_F=2*PPV*TPR/(PPV+TPR) #wyj: F1分数

Fb-score是准确率和召回率的调和平均：Fb=[(1+b2)*P*R]/（b2*P+R），比较常用的是F1。信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都高是一种期望的理想情况，然而实际中常常是准确率高、召回率就低，或者召回率低、但准确率高。所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍，例如对一般搜索的情况是在保证召回率的情况下提升准确率，而如果是疾病监测、反垃圾邮件等，则是在保证准确率的条件下，提升召回率。但有时候，需要兼顾两者，那么就可以用F-score指标。
5.对于某个具体的分类器而言，我们不可能同时提高所有上面介绍的指标，当然，如果一个分类器能正确分对所有的实例，那么各项指标都已经达到最优，但这样的分类器往往不存在。比如我们开头说的地震预测，没有谁能准确预测地震的发生，但我们能容忍一定程度的误报，假设1000次预测中，有5次预测为发现地震，其中一次真的发生了地震，而其他4次为误报，那么正确率从原来的999/1000=99.9%下降到996/1000=99.6，但召回率从0/1=0%上升为1/1=100%，这样虽然谎报了几次地震，但真的地震来临时，我们没有错过，这样的分类器才是我们想要的，在一定正确率的前提下，我们要求分类器的召回率尽可能的高。

另一个博客对F1-score的解释：
https://blog.csdn.net/qq_14997473/article/details/82684300
1.F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。
2.此外还有F2分数和F0.5分数。F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。
3.G分数是另一种统一精确率和的召回率系统性能评估标准，G分数被定义为召回率和精确率的几何平均数。

其实我们在论文里一开始只注重了F1分数，后来应审稿人要求加上了其他的指标如TTP等，但是由于数据应用问题，具体的TTP等指标较为绝对化（极高或极低，个别指标受噪音影响较大），没有F1看起来好看

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