micro-F1： 是当二分类计算，通过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...
micro就是先计算所有的TP，FN , FP的个数后，然后再利上文提到公式计算出F1
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：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precision和recall都在0-1之间），会相对受...
紧接着我们来看什么是Precision(精确率)很多人容易把accuracy和precision弄混,无论是叫法还是定义。实际上很简单,区别也很明显。 精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了,一种就是把正类预测为正类(TP),另一种就是把负类预测为正类(FP)...
其中,特别有意思的是,Micro-precision和Micro-recall竟然始终相同!这是为啥呢? 这是因为在某一类中的False Positive样本,一定是其他某类别的False Negative样本。听起来有点抽象?举个例子,比如说系统错把「狗」预测成「猫」,那么对于狗而言,其错误类型就是False Negative,对于猫而言,其错误类型就是False Positive。
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