Valor-F

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El Valor-F (denominada también F-score o medida-F) en estadística es la medida de precisión que tiene un test. Se emplea en la determinación de un valor único ponderado de la precisión y la exhaustividad.[1] Se suele emplear en la fase de pruebas de algorítmos de búsqueda y recuperación de información y clasificación de documentos.[2]

Concepto[editar]

El valor F se considera como una media ponderada que combina los valores de la precisión y de la exhaustividad. De tal forma que:

F_1 = 2 \cdot \frac{\mathrm{Precisi\acute{o}n} \cdot \mathrm{Exhaustividad}}{\mathrm{Precisi\acute{o}n} + \mathrm{Exhaustividad}}.


La fórmula general para un número real β es:


F_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{Precisi\acute{o}n} \cdot \mathrm{Exhaustividad}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{Precisi\acute{o}n}) + \mathrm{Exhaustividad}}.

Si β es igual a uno, se está dando la misma ponderación (o importancia) a Precisión que a la Exhaustividad, si β es mayor que uno de damos más importancia a Exhaustividad, mientras que si es menor que uno se le da más importancia a la Precisión.

Referencias[editar]

  1. Beitzel., Steven M. (2006). On Understanding and Classifying Web Queries (Ph.D. thesis). IIT. CiteSeerX: 10.1.1.127.634.
  2. X. Li, Y.-Y. Wang, and A. Acero (July 2008). "Learning query intent from regularized click graphs". Proceedings of the 31st SIGIR Conference.

Véase también[editar]