1、Macro-average方法 该方法最简单,直接将不同类别的评估指标(Precision/ Recall/ F1-score)加起来求平均,给所有类别相同的权重。该方法能够平等看待每个类别,但是它的值会受稀有类别影响。 2、 Weighted-average方法 该方法给不同类别不同权重(权重根据该类别的真实分布比例确定),每个类别乘权重后再进行相加。该方...
宏平均法(Macro-average):就是各个类的同一度量值加起来求平均,即给所有类别相同的权重。该方法能够平等看待每个类别,但是会受少数类的影响。 macro \text{-} Precision = mean(Precision_i) macro \text{-} Recall = mean(Recall_i) macro \text{-} F1\text{-}score = mean(macro \text{-} F1\tex...
f_class)print('各类F1取平均:',f_class.mean())#>>>各类单独F1: [ 0.75 0.66666667 0.5 0.5 ]#>>>各类F1取平均: 0.604166666667#注意这里,输出《宏F》print(f1_score(y_true,y_pred,labels=[1,2,3,4],average='macro'))#>>>0.604166666667...
micro-F1 = 2*P*R/(P+R) = 2/3 4. PRF值-宏平均(Macro Average) “Macro”是分别计算每个类别的PRF,然后分别求平均得到PRF。即对多个混淆矩阵求PRF,然后求PRF的算术平均。公式如下: 同样借助上面例子,假设是三个类别的分类模型:(若除法过程中,分子分母同时为0,则结果也为0) y_true=[1,2,3] y_pre...
使用sklearn包中的f1_score函数简化过程。函数参数：y_true：真实类别 y_pred：预测类别 average：参数选择，二分类选择'binary'；考虑类别不平衡使用'weighted'；不考虑类别不平衡使用'macro'示例程序分析：类0：F1-score=2/3，权重1/3 类1：F1-score=1/3，权重1/2 类2：F1-score=0，权重1/6...
函数原型：sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)参数说明：y_true（目标真实类别），y_pred（预测类别），average（评估方式）。注意：选择'binary'处理二分类问题，'weighted'考虑类别不平衡性，'macro'计算宏平均。示例程序...
公式\[{\rm{F1 Score}} = 2 \times \frac{{{\rm{Precision}} \times {\rm{Recall}}}{{{\rm{Precision}} + {\rm{Recall}}}\\\]解释:F1分数是精确率和召回率的调和平均,综合反映模型的精确性和完整性。recall或者precision较小的那个将会决定f1-score结果,即具有短板效应。 7....
macro_f1 = f1_score(y_true, y_pred, average=’macro’)各类别等权 weighted_f1 = f1_score(y_true, y_pred, average=’weighted’)样本加权 输出结果 print(f"Micro F1: micro_f1:.4f") print(f"Macro F1: macro_f1:.4f") print(f"Weighted F1: weighted_f1:.4f") 获取各类别独立F1 per_...
在多标签分类中,F1分数通常使用f1_score()函数来计算。该函数接受三个参数:真实标签y_true、预测标签y_pred以及一个指定如何进行加权平均的参数average,可选值有'micro'、'macro'和'weighted'。在多标签分类中,通常使用'micro'来计算全局的TP(真正例)、FP(假正例)和FN(假反例),然后基于这些值计算F1得分。 另...
在多类问题中: Macro-average对少数类别性能更为关注，而Micro-average则整体考虑所有类别，选择哪种取决于优先关注的性能平衡点。在实际应用中，评估指标的选择并非孤立的，而是根据具体场景和目标来决定。例如，在欺诈检测中，高召回率可能更为重要，这时可通过设定特定的Precision阈值来找到最佳平衡点。然而...