调和平均值的公式为:(2*Recall*Precision/(1*Recall+Precision) 。
2来自(Beta² + 1)和 1来自Beta² 。哪里Beta = a factor that indicates the relative importance of recall and precision 。
如何更新公式以使召回率变得两倍重要？
最佳答案
我认为你有点回答了你自己的问题:调和平均值是你用 Beta 等于 1 时所表述的公式，因此为了使查全率是精度的两倍，只需将 Beta 设置为 2 即可获得:
关于machine-learning - 使 Harmonic 中的记忆意义加倍重要，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44442974/