"宏平均"(Macro-average)和"微平均"(Micro-average)是两种不同的计算方式,通常用于评估多类分类模型(例如,准确率、召回率和F1 分数)的性能。这些指标主要用于评估分类模型在多个类别上的表现。 1. 宏平均(Macro-average): 宏平均是对每个类别单独计算性能指标(如准确率、召回率和 F1 分数),然后对所有类别的...
宏平均适合你想关注每一类的表现,而微平均则是你想看看总体的情况。你拿到这两个指标,就能从不同的角度来审视模型的优劣。比如你要训练一个模型来识别猫、狗、兔子,你比较关心兔子的识别率,那宏平均就可以帮你给每个类别一个“公平”的评价,不让猫狗这类比较多的数据类别“压”住了兔子。这样,不管兔子多么稀有...
(2)宏平均(Macro-averaging)和微平均(Micro-averaging) 宏平均(Macro-averaging),是先对每一个类统计指标值,然后在对所有类求算术平均值。 (5) (6) (7) (8) 微平均(Micro-averaging),是对数据集中的每一个实例不分类别进行统计建立全局混淆矩阵,然后计算相应指标。 (9) (10) (11) 从上面的公式我们可...
1.3 宏平均、微平均、加权平均 2 具体案例及 R 实现 这篇很受欢迎的知乎文章,对多分类度量:Precision, Recall、F1-score及其宏平均、微平均做了详细探讨: 多分类模型Accuracy, Precision, Recall和F1-score的超级无敌深入探讨1645 赞同 · 76 评论文章 但也存在一些不足: 混淆矩阵和公式表示有点小问题,没有用下...
在机器学习中,尤其是在处理分类问题时,交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法。当我们处理多分类问题时,经常会使用到宏平均(Macro-average)和微平均(Micro-average)来综合评估模型对各个类别的分类性能。这两种方法考虑多分类性能的方式不同,适用于不同的场景。
宏平均(Macro-averaging),是先对每一个类统计指标值,然后在对所有类求算术平均值。 (5) (6) (7) (8) 微平均(Micro-averaging),是对数据集中的每一个实例不分类别进行统计建立全局混淆矩阵,然后计算相应指标。 (9) (10) (11) 从上面的公式我们可以看到微平均并没有什么疑问,但是在计算宏平均F值时我给...
和微平均(micro_average)。宏平均是每一个类的性能指标的算术平均值,而微平均是每一个实例(文 档)的性能指标的算术平均。对于单个实例而言,它的准确率和召回率是相同的(要么都是1,要么都是 0)因此准确率和召回率的微平均是相同的,根据F-指标公式,对于同一个数据集它的准确率、召回率和 F1 的微平均指标是...
宏平均有两种计算方式: 直接对每个类别的F1值求平均 对每一个类别的P值,R值求平均,再计算F1值 sklearn计算的是第一种。 代码验证: fromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportf1_scoreprint(classification_report(y_true=["A","A","A","A","B","B","B","B","C","C"...
宏平均是每一个类的性能指标的算术平均值 微平均是每一个实例文档的性能指标的算术平均值
当手上有多个二分类混淆矩阵时,想考察综合查准率和查全率,有两种方式: macro(宏...学习算法A得到了模型,按其预测的为正例的可能性大小对测试样例进行排序,结果如下:x5,x2,x1,x3,x4,x6。 把x5预测为正例,其余预测为反例,则P=1,R=13,其对应的混淆矩阵如下:预测 ...