机器学习笔记~F-score beta衡量precision和recall之间重要性
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f-score是一种衡量机器学习模型性能的指标，一般定义为：
当beta大于1，更多关注recall；当beta小于1，更多关注precision。
f-score是通过权衡recall和precision之间的重要性的性能指标，下面是关于beta如何权衡两者之间的重要性的解释：
参考：
https://stats.stackexchange.com/questions/221997/why-f-beta-score-define-beta-like-that
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