而average precision score（AP）则是计算模型的AP值。这意味着我们计算一个模型的性能不仅仅是通过简单的阈值0.5统计结果来表达，而是通过不同阈值下的precision和recall来计算模型性能。计算AP的公式如下：若用代码实现，则是：当然，也可以使用封装的库进行计算。但需要注意的是，对于二分类问题，sklearn...
这两个值由上面四个值计算得到,公式如下: TPR:在所有实际为正例的样本中,被正确地判断为正例之比率。 FPR:在所有实际为反例的样本中,被错误地判断为正例之比率。 我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 我们可以看出,左上角的点(TPR=1,FPR=0)(TPR=1,FPR=0),为完美分类。曲线距离左上角越近,证...
Micro-average of recall: R=(TP1+TP2)/(TP1+TP2+FN1+FN2) = (12+50)/(12+50+3+9) = 83.78 The Micro-average F-Scorewill be simply the harmonic mean of these two figures. 2. Macro Macro,则是简单粗暴,直接将不同类别的Precision和Recall计算算术平均,FScore还是一样,把上述两者代入公式。 Th...