sum(confusion)-tp[i]-fp[i]-fn[i] for i in range(25)]) preci = tp/(tp+fp) recall = tp/(tp+fn) f1 = 2*preci*recall/(preci+recall) 2.1.2 marco-F1 先计算每一类下F1值,最后求和做平均值就是macro-F1 ,这种情况就是不考虑数据的数量,平等的看每一类。 for i in range(25): ...
其中macro-f1与weight-f1值是一样的。但这里macro-f1也会出现受到某类f1小的值影响，偏小。
Micro-F1，从样本的角度进行计算，认为每个样本都是平等的，忽略样本之间的类别权重，关注整体的效果，不...
首先,先说F1 score,它其实是用来评价二元分类器的度量。 F1是针对二元分类的,那对于多元分类器,有没有类似F1 score的度量方法呢?那就是这里提到的micro-F1和macro-F1 macro-F1 其实很简单,就是针对于每个类计算他的精确率和召回率,求平均,然后再按照F1-score公式计算即可。 micro-F1 其实也不难,就是将所有的...
4、宏平均(Macro-averaging) 先在各混淆矩阵上分别计算各类的查准率,查全率和F1,然后再计算平均值。 这样就得到“宏查准率”(macro-P)、“宏查全率”(macro-R)、“宏F1”(macro-F1) 正常最终求得就是“宏F1” 宏查准率 宏查全率 宏F1 (我们要求的就是宏F1,每个类别的F1值的平均) ...
根据F1分数的计算公式，F1-micro值为0.6153。微平均结果可以用sklearn库验证，通过设置average参数为'micro'，以确保计算结果的一致性。宏平均（Macro-averaging）宏平均方法在处理多类分类任务时，为每个类别单独计算F1分数，然后取平均值。这种方法强调对每个类别性能的公平评估，不考虑类别间的不平衡。宏...
macro-F1: F1macro 统计各个类标的TP、FP、FN、TN,分别计算各自的Precision和Recall,得到各自的F1值,然后取平均值得到macro-F1 从上面二者计算方式上可以看出,macro-F1平等地看待各个类别,它的值会受到稀有类别的影响;而micro-F1则更容易受到常见类别的影响。
macro-F1和micro-F1的使用场景分别是：macro-F1：在计算公式中考虑到了每个类别的数量，所以适用于数据分布不平衡的情况；但同时因为考虑到数据的数量，所以在数据极度不平衡的情况下，数量较多数量的类会较大的影响到F1的值。micro-F1：没有考虑到数据的数量，所以会平等地看待每一类（因为每一类的...
最后macro-F1的计算公式为: 5. Micro micro的precision公式为, micro的recall公式为, 最后micro-F1的计算公式为 6. 分别适用场景 参考链接:https://www.zhihu.com/question/332571344/answer/1161271111 micro-F1: 计算方法:先计算所有类别的总的Precision和Recall,然后计算出来的F1值即为micro-F1; ...
自定义macro_F1值:0.26666666666666666自定义micro_F1值:0.3333333333333333 基本证明了理解的正确性,另外,自己设计的计算肯定不如官方的robust,但是不影响我们自己理解。 micro-F1: 计算方法:先计算所有类别的总的Precision和Recall,然后计算出来的F1值即为micro-F1; ...