"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),然后对所有类别的指标
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值时我给出了两个公式分别为公式(7)和(8)。这两个公式就是我疑惑的地方,因为我在不同的论文中看到了不同的宏平均F...
“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如...
2018-05-22 12:20 − 评价指标: 准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS)。 1、准确率 (... 深度机器学习 1 53874 机器学习分类算法常用评价指标 2018-10-16 19...
宏观数据历年(年平均)对比 上海财经大学高等研究院对2022年宏观指标的预测 根据2022年经济工作的会议精神,明年宏观经济的重点在于稳字当头、稳中求进,保持经济运行在合理区间。我们认为,结合当前国内外宏观经济环境和YI情走向来看,“5%以上”经济增长目标已属合理,预期2022年GDP增速目标仍会定为6%。
交行首席研究员唐建伟表示，5月份主要宏观指标同比增速回落，主要是受到去年5月份基数上升的影响。数据显示，1至5月份，固定资产投资两年平均增长4.2%，比1至4月份加快0.3个百分点；5月份，社会消费品零售总额两年平均增长4.5%，比上月加快0.2个百分点；出口两年平均增长9.3%，继续保持较快增速。从生产端来看，5...
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: from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import f1_score print(classification_report(y_true=["A", "A", "A", "A", "B", "B", "...
本报讯 国新办昨日举行5月份国民经济运行情况新闻发布会。《投资快报》记者关注到,数据显示5月份消费同比增长12.4%,投资累计同比增长15.4%,与2019年同期相比均实现较快增长。5月份宏观指标的稳定增长进一步印证了经济持续稳定恢复的态势。就业民生继续改善,城镇调查失业率创下两年多以来新低。
海湾国家各项宏观经济指标均超过全球平均水平 从全球区域角度来看,中东海湾国家的2023年人均GDP约3.7万美元,远高于全球平均GDP水平1.3万美元水平,人口约5760万人。2023年-2028年GDP增长率将达到3.4%,高于全球平均值3.1%;人均消费支出增长率为4.2%,高于全球平均值3.9%。个人可支配收入增长率与全球平均值持平。2019年-202...
据俄新网8月29日援引俄滨海边疆区政府消息报道,今年上半年,俄滨海边疆区宏观经济指标好于全国平均水平。其中,该区地区生产总值上涨2%,俄平均水平为1.4%;工业生产指数高于俄平均指数10%,工业生产指数增幅高于全俄平均水平17%;对外提供本地产品和服务增幅是全俄平均水平的2倍,实际收入是全俄的1.5倍。