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During the training and evaluation of machine learning classifiers, we want to reduce type I and type II errors as much as we can. Especially when training deep learning models, we may want to monitor some metrics of interest and one of such is the F1 score (a special case of F-beta score). Traços como a concha e os chifres duros protegerão suas espécies de carnívoros, enquanto um longo pescoço os ajudará a obter comida que os is stake bet outros não conseguem alcançar. It will be more misleading if the batch size is small or when a minority class has a very small number of observations. Sometimes, many data scientists are interested in knowing the F-beta score per batch for different reasons when the batch size is large. A binary classifier that classifies observations into positive and negative classes can have its predictions fall under one of the following four categories: If the class of interest is the positive class, we will now introduce two metrics namely Precision and Recall. Image by author. What if we are interested in both precision and recall that is, we want to avoid False Positives as well as False Negatives? In this case, we need a balanced tradeoff between precision and recall. This is where the f1 score comes in. The f1 score is the harmonic mean of precision and recall.
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