درجة F1 تجمع الإحكام والاسترجاع بمتوسط توافقي، لا بمتوسط حسابي. يوضح المرجع أن مساهمتهما في الصيغة متساوية، وأن حسابها يمكن أن يعتمد على عد الإصابات والأخطاء. [1]
الخلاصة السريعة
للفئة الإيجابية المحددة، F1 = (2 × TP) ÷ (2 × TP + FP + FN)؛ نحتاج إلى مقام غير صفري لحساب النسبة. [1]
- تجمع الدرجة الإحكام والاسترجاع بصورة توافقية؛ لا تعني المساواة في الصيغة أن تكلفة نوعي الخطأ متساوية في المهمة. [1]
- في جدولنا TP = 5 وFP = 1 وFN = 9: الإحكام 5 ÷ 6 والاسترجاع 5 ÷ 14، وF1 تساوي 0.5، بينما المتوسط الحسابي نحو 0.59524.
- على الحالات نفسها، جدول آخر TP = 7 وFP = 7 وFN = 7 يعطي F1 تساوي 0.5 أيضًا؛ نوعا الخطأ وحصتاهما تغيرا رغم الدرجة المتساوية.
- السلبيات الصحيحة ليست حدًا مباشرًا في صيغة F1؛ وعند غياب الإيجابي الفعلي والمتنبأ به يكون المقام صفرًا، فتحتاج قيمة العرض إلى سياسة معلنة. [1]
أي موازنة تقصدها الصيغة؟
يصف التوثيق F1 بالمتوسط التوافقي للإحكام والاسترجاع، ويعرض صيغة العد باستخدام TP وFP وFN. [1] ننظر إلى فئة إيجابية واحدة دون أوزان للحالات، ونثبت معناها في كل مقارنة.
نختار نشاطًا تعليميًا: هل القطعة تحتاج ثقب تعليق؟ نسمي الاحتياج إيجابيًا. مساواة مساهمتي الإحكام والاسترجاع داخل الصيغة ليست إعلانًا بأن ثقب قطعة لا تحتاجه له أثر تفويت قطعة تحتاجه نفسه. تحديد أثر القرار يبقى سؤالًا عن المهمة، لا جوابًا مخفيًا في اسم F1.
احسب المتوسطين على الجدول نفسه
لدينا 24 قطعة افتراضية: 14 تحتاج الثقب و 10 لا تحتاجه. قرارنا أصاب في خمس محتاجات، وفوّت تسعًا، وأضاف واحدة من غير المحتاجات. لذلك TP = 5 وFN = 9 وFP = 1 وTN = 9.
الإحكام 5 ÷ 6، والاسترجاع 5 ÷ 14. بصيغة العد، البسط 10 والمقام 10 + 1 + 9 = 20، فتكون F1 = 0.5. أما المتوسط الحسابي للنسبتين فهو نصف (5 ÷ 6 + 5 ÷ 14)، أي 25 ÷ 42، نحو 0.59524.
لا نستبدل الحساب التوافقي بالحسابي لأن الثاني يبدو أعلى. إنهما تعريفان مختلفان لتلخيص الرقمين نفسيهما. الأعداد أنشأناها للشرح؛ لم نحسب مخرجات مكتبة أو نقيم نموذجًا على قطع فعلية.
قد تتساوى F1 وتختلف الأخطاء
نفترض قرارًا ثانيًا على القطع الأربع والعشرين نفسها. يصيب في سبع محتاجات ويفوت سبعًا، ويضيف سبعًا من العشر الأخرى، فيبقى ثلاث سلبيات صحيحة. هنا TP = 7 وFN = 7 وFP = 7 وTN = 3.
الإحكام والاسترجاع كلاهما نصف. وصيغة العد تعطي 14 ÷ (14 + 7 + 7) = 0.5. الدرجة تساوي نتيجة القرار الأول، رغم أن الثاني اكتشف محتاجات أكثر وأضاف أخطاء أكثر في الفئة الأخرى.
لذلك نحفظ عد نوعي الخطأ إلى جانب الدرجة إذا كان أثرهما مهمًا. لا نعلن تفوق أحد القرارين لكل غرض بسبب تساوي F1، ولا نستنتج أن شكل الأخطاء أو جودة العمل متطابقان.
ماذا يحدث عند غياب الفئة؟
لا يظهر TN في الصيغة مباشرة. هذا واضح من حدود المقام والبسط، ولا يعني أن عدد السلبيات غير مهم لوصف مجموعة التقييم. نذكر أحجام الفئات كي يظل القارئ قادرًا على فهم ما قيمناه.
إذا غابت الإيجابيات الفعلية وكل التنبؤات الإيجابية، تصبح TP وFP وFN صفرًا، والصيغة غير معرفة. يعرض scikit-learn افتراضيًا صفرًا مع تحذير، ويمكن تغيير سياسة zero_division. [1]
افصل هذا الاختيار البرمجي عن قسمة رياضية صحيحة. ولا تعامل رقمًا معروضًا دون معرفة السياسة دليلًا على اكتشاف فئة لم تكن موجودة. لم ننفذ هذه الواجهة؛ وصفنا سلوكها الموثق وحدود جدولنا.
المصادر ومتابعة القراءة
- scikit-learn: f1_score (يفتح في نافذة جديدة)scikit-learn.org
أُعدّ هذا المقال بصياغة عربية أصلية بالاستناد إلى المصادر أعلاه، وهو مدخل تمهيدي إلى الموضوع. اقرأ منهجية المحتوى وحدوده.