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Now for our above example, suppose that there only 30 patients who actually have cancer. What if our model identifies 25 of those as having cancer? For these cases, we use the F1-score. We use the Harmonic Mean since it penalizes the extreme values. Accuracy is used when the True Positives and True negatives are more important while F1-score is used when the False Negatives and False Positives are crucial Accuracy can be used when the class distribution is similar while F1-score is a better metric when there are imbalanced classes as in the above case. In most real-life classification problems, imbalanced class distribution exists and thus F1-score is a better metric to evaluate our model on. PR AUC and F1 Score are very robust evaluation metrics that work great for many classification problems but from my experience more commonly used metrics are Accuracy and ROC AUC. Are they better? Not really. As with the famous “AUC vs Accuracy” discussion: there are real benefits to using both. The big question is when . When accuracy is a better evaluation metric than ROC AUC? What is the F1 score good for? What is PR Curve and how to actually use it? If my problem is highly imbalanced should I use ROC AUC or PR AUC? In this blog post I will: Ok, let’s do this! Evaluation metrics recap. Tip. 1. Accuracy.
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