使用precision_recall_curve 计算最大f1 分数？答案

【问题标题】：compute maximum f1 score using precision_recall_curve?使用precision_recall_curve 计算最大f1 分数？
【发布时间】：2019-11-25 09:43:54
【问题描述】：

对于一个简单的二元分类问题，我想找出什么阈值设置使 f1 分数最大化，即精度和召回率的调和平均值。 scikit learn 中是否有任何内置功能可以做到这一点？现在，我只是在打电话

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_test_predicted_probas)

然后，我可以使用数组三元组中每个索引处的信息计算 f1 分数：

curr_f1 = compute_f1(precision[index], recall[index])

有没有更好的方法来做到这一点，或者这就是图书馆的预期用途？谢谢。

【问题讨论】：

请注意，如果有任何改变，我正在使用带有二进制逻辑输出的 XGBoost 分类器

标签： python scikit-learn statistics classification precision-recall

【解决方案1】：

有时precision_recall_curve 会选择一些对于数据来说太高的阈值，因此您最终会得到precision 和recall 都为零的点。在计算 F1 分数时，这可能会导致 nans。为确保输出正确，请使用np.divide 仅在分母不为零的地方进行除法：

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_test_predicted_probas)
numerator = 2 * recall * precision
denom = recall + precision
f1_scores = np.divide(numerator, denom, out=np.zeros_like(denom), where=(denom!=0))
max_f1 = np.max(f1_scores)
max_f1_thresh = thresholds[np.argmax(f1_scores)]

【讨论】：

【解决方案2】：

计算精度、召回率和阈值分数后，您将获得 NumPy 数组。
只需使用 NumPy 函数找到最大化 F1-Score 的阈值：

f1_scores = 2*recall*precision/(recall+precision)
print('Best threshold: ', thresholds[np.argmax(f1_scores)])
print('Best F1-Score: ', np.max(f1_scores))

【讨论】：

如果我们关心“加权 f1 分数”怎么办？考虑不平衡的类