f1 puanı

F1 puanı, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir ölçümdür. Hassasiyet (precision) ve geri çağırma (recall) değerlerinin harmonik ortalaması olarak hesaplanır.

Hassasiyet, modelin pozitif olarak tahmin ettiği örneklerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu belirler. Hassasiyet, yanlış pozitiflerin sayısını azaltmayı amaçlar.

Geri çağırma, gerçek pozitiflerin ne kadarının doğru bir şekilde tanımlandığını belirler. Geri çağırma, yanlış negatiflerin sayısını azaltmayı hedefler.

F1 puanı, hassasiyet ve geri çağırmanın harmonik ortalamasıdır ve aşağıdaki formülle hesaplanır:

F1 = 2 * ((precision*recall)/(precision+recall))

F1 puanı, bir sınıflandırma modelinin hassasiyeti ve geri çağırması arasında bir denge sağlar. Bu nedenle, dengeli bir performans ölçüsü olarak kabul edilir. Özellikle, dengeli sınıflara sahip veri setlerinde, F1 puanı modelin performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılır.