Valor-F

El Valor-F (denominada también F-score o medida-F) en estadística es la medida de precisión que tiene un test. Se emplea en la determinación de un valor único ponderado de la precisión y la exhaustividad.[1] Se suele emplear en la fase de pruebas de algoritmos de búsqueda y recuperación de información y clasificación de documentos.[2]

Concepto

El valor F se considera como una media armónica que combina los valores de la precisión y de la exhaustividad. De tal forma que:

F_{1}=2\cdot {\frac {\mathrm {Precisi{\acute {o}}n} \cdot \mathrm {Exhaustividad} }{\mathrm {Precisi{\acute {o}}n} +\mathrm {Exhaustividad} }}

.

La fórmula general para un número real β es:

F_{\beta }=(1+\beta ^{2})\cdot {\frac {\mathrm {Precisi{\acute {o}}n} \cdot \mathrm {Exhaustividad} }{(\beta ^{2}\cdot \mathrm {Precisi{\acute {o}}n} )+\mathrm {Exhaustividad} }}

.

Si β es igual a uno, se está dando la misma ponderación (o importancia) a Precisión que a la Exhaustividad, si β es mayor que uno de damos más importancia a Exhaustividad, mientras que si es menor que uno se le da más importancia a la Precisión.

Referencias

Beitzel., Steven M. (2006). On Understanding and Classifying Web Queries (Ph.D. thesis). IIT. CiteSeerX: 10.1.1.127.634.
X. Li, Y.-Y. Wang, and A. Acero (July 2008). "Learning query intent from regularized click graphs". Proceedings of the 31st SIGIR Conference.

Véase también

Word Error Rate

Datos: Q6975395

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[1] Beitzel., Steven M. (2006). On Understanding and Classifying Web Queries (Ph.D. thesis). IIT. CiteSeerX: 10.1.1.127.634.

[2] X. Li, Y.-Y. Wang, and A. Acero (July 2008). "Learning query intent from regularized click graphs". Proceedings of the 31st SIGIR Conference.