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...
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{...
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...
多分类的评价指标PRF（Macro-F1MicroF1weighted）详解 也许是由于上学的时候⼀直搞序列标注任务，多分类任务⼜可以简化为简单的⼆分类任务，所以⼀直认为PRF值很简单，没啥好看的。然鹅，细看下来竟有点晦涩难懂，马篇博留个念咯~前⾔ PRF值分别表⽰准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-...
④'macro': 对每一类别的f1_score进行简单算术平均(unweighted mean), with assumption that all classes are equally important。 Calculate metrics for each label, and find their unweighted mean. This does not take label imbalance into account. ⑤'weighted': 对每一类别的f1_score进行加权平均,权重为各...
precision recall f1-score support 0 0.64 0.88 0.74 8 1 0.13 0.29 0.18 7 2 0.37 0.70 0.48 10 micro avg 0.36 0.64 0.46 25 macro avg 0.38 0.62 0.47 25 weighted avg 0.39 0.64 0.48 25 samples avg 0.36 0.36 0.36 25 ''' 1. 2.
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')
f1=f1_score(labels,predicts,average='micro')macro_f1=f1_score(labels,predicts,average='macro')>...
macro先要计算每一个类的F1，有了上面那个表，计算各个类的F1就很容易了，比如1类，它的 精确率P=3...