机器学习笔记~F-score beta衡量precision和recall之间重要性
f-score是一种衡量机器学习模型性能的指标，通常定义为：机器学习 当beta大于1，更多关注recall；当beta小于1，更多关注precision。性能 f-score是经过权衡recall和precision之间的重要性的性能指标，下面是关于beta如何权衡二者之间的重要性的解释：学习 参考：blog https://stats.stackexchange.com/question
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