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This is only a change of 2 positive predictions, but as it is out of 10 possible, the change is actually quite large, and the F1-score emphasizes this (and Accuracy sees no difference to any other values). How about when the datasets are more balanced? Here are similar values for a balanced dataset with 50 negative and 50 positive items: F1-score is still a slightly better metric here, when there are only very few (or none) of the positive predictions. But the difference is not as huge as with imbalanced classes. Na evolução, valor das taxas de concessao do registro da marca os jogadores adaptam suas espécies em um ecossistema dinâmico, onde a comida é escassa e os predadores se esgueiram. Finally, what happens if the minority class is measured as the negative and not positive? F1-score no longer balances it but rather the opposite. Here is an example with 10 negative cases and 90 positive cases: For example, row 5 has only 1 correct prediction out of 10 negative cases. But the F1-score is still at around 95%, so very good and even higher than accuracy. In the case where the same ratio applied to the positive cases being the minority, the F1-score for this was 0.18 vs now it is 0.95. © Acute Boekje valor das taxas de concessao do registro da marca 2017-2023 • Een initiatief van de Nederlandse Internisten Vereniging. So, as usual, I believe it is good to keep in mind how to represent your data, and do your own data exploration, not blindly trusting any single metric. So what are these metrics good for? Precision is great to focus on if you want to minimize false positives. For example, you build a spam email classifier. You want to see as little spam as possible. But you do not want to miss any important, non-spam emails.

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