{"id":2165,"date":"2023-07-23T10:30:09","date_gmt":"2023-07-23T10:30:09","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/punteggio-f1-in-r\/"},"modified":"2023-07-23T10:30:09","modified_gmt":"2023-07-23T10:30:09","slug":"punteggio-f1-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/punteggio-f1-in-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare il punteggio f1 in r (con esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Quando si utilizzano<a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-vs.-classificazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modelli di classificazione<\/a> nell&#8217;apprendimento automatico, una metrica comune che utilizziamo per valutare la qualit\u00e0 del modello \u00e8 il <strong>punteggio F1<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa metrica viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Punteggio F1<\/strong> = 2 * (Precisione * Richiamo) \/ (Precisione + Richiamo)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Precisione<\/strong> : correggere le previsioni positive rispetto al totale delle previsioni positive<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Promemoria<\/strong> : correzione delle previsioni positive rispetto al totale dei positivi effettivi<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di utilizzare un modello di regressione logistica per prevedere se 400 diversi giocatori di basket universitari verranno arruolati o meno nella NBA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La seguente matrice di confusione riassume le previsioni fatte dal modello:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-20021 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/\u1405-\u1405-\u1405.png\" alt=\"\" width=\"449\" height=\"148\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come calcolare il punteggio F1 del modello:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Precisione = Vero positivo \/ (Vero positivo + Falso positivo) = 120\/ (120+70) = <strong>0,63157<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Richiamo = Vero positivo \/ (Vero positivo + Falso negativo) = 120 \/ (120+40) = <strong>0,75<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Punteggio F1 = 2 * (.63157 * .75) \/ (.63157 + .75) = . <strong>6857<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come calcolare il punteggio F1 per questo modello esatto in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: calcolo del punteggio F1 in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione <strong>confusionMatrix()<\/strong> dal pacchetto <strong>caret<\/strong> in R per calcolare il punteggio F1 (e altri parametri) per un determinato modello di regressione logistica:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #ff0000;\">library<\/span> (caret)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define vectors of actual values and predicted values\n<\/span>actual &lt;- factor(rep(c(1, 0), times=c(160, 240)))\npred &lt;- factor(rep(c(1, 0, 1, 0), times=c(120, 40, 70, 170)))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create confusion matrix and calculate metrics related to confusion matrix\n<\/span>confusionMatrix(pred, actual, mode = \" <span style=\"color: #ff0000;\">everything<\/span> \", positive=\" <span style=\"color: #ff0000;\">1<\/span> \")\n\n          Reference\nPrediction 0 1\n         0 170 40\n         1 70 120\n                                          \n               Accuracy: 0.725           \n                 95% CI: (0.6784, 0.7682)\n    No Information Rate: 0.6             \n    P-Value [Acc &gt; NIR]: 1.176e-07       \n                                          \n                  Kappa: 0.4444          \n                                          \n Mcnemar's Test P-Value: 0.005692        \n                                          \n            Sensitivity: 0.7500          \n            Specificity: 0.7083          \n         Pos Pred Value: 0.6316          \n         Neg Pred Value: 0.8095          \n              Accuracy: 0.6316          \n                 Recall: 0.7500          \n                     F1: 0.6857          \n             Prevalence: 0.4000          \n         Detection Rate: 0.3000          \n   Detection Prevalence: 0.4750          \n      Balanced Accuracy: 0.7292          \n                                          \n       'Positive' Class: 1<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vediamo che il punteggio F1 \u00e8 <strong>0,6857<\/strong> . Questo corrisponde al valore che abbiamo calcolato manualmente in precedenza.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : dobbiamo specificare <strong>mode=&#8221;tutto&#8221;<\/strong> in modo che il punteggio F1 venga visualizzato nell&#8217;output.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se si utilizza il punteggio F1 per confrontare pi\u00f9 modelli, il modello con il punteggio F1 pi\u00f9 alto rappresenta il modello in grado di classificare meglio le osservazioni in classi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, se si adatta ai dati un altro modello di regressione logistica e tale modello ha un punteggio F1 pari a 0,85, tale modello verr\u00e0 considerato migliore perch\u00e9 ha un punteggio F1 pi\u00f9 elevato.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> Come eseguire la regressione logistica in R<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/punteggio-f1-vs-precisione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Punteggio F1 vs precisione: quale dovresti usare?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quando si utilizzanomodelli di classificazione nell&#8217;apprendimento automatico, una metrica comune che utilizziamo per valutare la qualit\u00e0 del modello \u00e8 il punteggio F1 . 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