F-beta
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import fbeta_score
print(round(fbeta_score([1, 1, 0], [1, 0, 0], beta=2), 3))- A
0.556 - B
0.667 - C
1.0 - D
0.5
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正解：A
F-beta は、再現率を適合率の beta 倍重視する調和平均。beta=2 は見逃しを避けたいとき、beta=0.5 は誤検出を避けたいときに使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import fbeta_score` | — |
| 2 | `print(round(fbeta_score([1, 1, 0], [1, 0, 0],…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 0.556 |
- A
正しい。適合率 1.0、再現率 0.5。
beta=2は、再現率を重く見る。 - B
誤り。F1 値（
beta=1）の値。 - C
誤り。再現率が 0.5。
- D
誤り。再現率の値。
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