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...
⑤'weighted': 对每一类别的f1_score进行加权平均,权重为各类别数在y_true中所占比例。 Calculate metrics for each label, and find their average, weighted by support (the number of true instances for each label). This alters ‘macro’ to account for label imbalance; it can result in an F-sco...
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. 多分类场景下的F1分数 原始F1分数只适用于二分类任务,为了衡量模型在多分类任务中的表现,我们需要对F1分数进行适当的扩展。主要的方法有微平均(micro-averaging)、宏平均(macro-averaging)和加权平均(weighted averaging)。 1. 计算每个类别的...
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\text{...
PRF值分别表⽰准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score），有机器学习基础的⼩伙伴应该⽐较熟悉。根据标题，先区别⼀下“多分类”与“多标签”：多分类：表⽰分类任务中有多个类别，但是对于每个样本有且仅有⼀个标签，例如⼀张动物图⽚，它只可能是猫，狗，虎等中的⼀种标签（⼆...
⑤'weighted': 对每一类别的f1_score进行加权平均,权重为各类别数在y_true中所占比例。 Calculate metrics for each label, and find their average, weighted by support (the number of true instances for each label). This alters ‘macro’ to account for label imbalance; it can result in an F-...
其中average参数有五种:(None, ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’, ‘samples’) 2、召回率 metrics.recall_score(y_true, y_pred, average='micro') Out[134]: 0.33333333333333331 metrics.recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
Weighted F值 是Macro 算法的改良版,顾名思义就是加权版本的F值计算。是为了解决Macro中没有考虑样本不均衡的问题。 既然是Macro F值计算的改良版,那肯定也是有两种计算方法: 方法一:将各类别的F值乘以该类在总样本中的占比进行加权计算。 方法二:在计算查准率和查全率的时候,各个类别的查准率和查全率要乘以该类在...
f1=f1_score(labels,predicts,average='micro')macro_f1=f1_score(labels,predicts,average='macro')>...
通常的办法是使用 Macro-F1 / Micro-F1 / Weighted-F1。这种办法实际上是将 4 分类任务看作 4 个二分类任务。即,对于标签为i的样本,预测结果是否正确。这样,可以分别计算出每一类别的 F1 指标。 0类:Precision=1, Recall=0.5, F1=0.667 1类:Precision=0.333, Recall=0.5, F1=0.4 ...