Precision, Recall, F1-score簡單介紹
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繼續上次混淆矩陣的主題，我們快速複習一下，二元混淆矩陣包含四個要素:TP(True Positive), TN(True Negative), FP(False Positive), FN(False Negative)
但光是直接看這些數值，我們很難一眼看出一個分類模型的好壞，所以我們通常會透過Recall, Precision, F1-score這些指標來評估一個模型的好壞
Recall(召回率) = TP/(TP+FN)
Precision(準確率) = TP/(TP+FP)
F1-score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)召回率是在所有正樣本當中，能夠預測多少正樣本的比例，準確率為在所有預測為正樣本中，有多少為正樣本
所以拿我們上次的例子來說，在小明家的門禁系統中，哪個比較重要呢？
公佈答案，準確率應比較重要，我們希望判定成正樣本就一定要是正確的，不要有小王的臉可以打開小明家的門的情況
而召回率低的話，也不過是常常無法判斷出來小明的臉，但至少不是誤判
讓我們再舉一個實際在NLP領域上會遇到的例子
假設我們今天要做一個NER(命名實體識別)的模型，每個字我們都會輸出一個標籤，如果該字我們認為不屬於命名實體的任一部分，也會有一個標籤代表非標籤(ex. UNK)
那麼你是否能解釋一下，一個Precision高而Recall低的模型跟一個Recall高而Precision低的模型，分別代表什麼意義呢？
前者，可以看作一個比較謹慎的模型，雖然常常沒辦法抓出命名實體，但只要有抓出幾乎都是正確的(Precision高)，而後者則是一個寬鬆的模型，雖然有時候會抓錯，但幾乎該抓的都有抓到(Recall高)
在極端的場合，兩個模型都是不好的，以NER這個例子，前者可能幾乎無法預測出命名實體，那等於沒有功用，後者可能預測錯誤太多，也無法拿來使用，這時候我們就希望有一個指標，能夠調和兩者
F1-score則是兩者的調和平均數，算是一個比較概略的指標來看這個模型的表現
了解到這邊，我們大概知道怎麼評估一個分類模型的好壞了！下一篇文章，讓我們了解一下什麼是Implicit Evaluation和Explicit Evaluation吧!
