2. `'weighted'` 模式:计算每个类别的 F1 分数,并使用每个类别在数据集中的样本数作为权重,对这些 F1 分数进行加权平均。 3. `None` 模式:不计算平均 F1 分数,返回每个类别的 F1 分数的数组。 这些模式选择允许在不同场景下对模型的性能进行不同方式的评估。选择哪种平均模式通常取决于问题的性质以及数据集的...
weighted \text{-} Recall = \sum\limits_{i=1}^k w_i Recall_i weighted \text{-} F1\text{-}score = \sum\limits_{i=1}^k w_i F1\text{-}score_i 微平均法(Micro-average):把每个类别的TP, \, FP, \, FN先相加之后,再根据二分类的公式进行计算,以三分类为例: micro\text{-}Precision...
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 宏平均F1-score：0.333；加权平均F1-score：0.389 ...
macro,与micro相反,macro先计算各个类别的F1-score,然后直接计算各个类别F1-score的算数平均即为最终所示的F1-score; weighted,与macro类似,也是先计算各个类别的F1-score然后计算最终F1-score,只是这里不再是算数平均,而是基于各个类别样本数的来赋予各个类别F1-score权重计算得到最终F1-score; samples,Calculate metrics...
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：计算F1分数，评估模型在不同类别上的表现。分析代码，分别计算每个类别的F1分数，根据权重计算宏平均和加权平均分数，从而得到全面的评估结果。
'weighted',按加权(每个标签的真实实例数)平均,这可以解决标签不平衡问题,可能导致f1分数不在precision于recall之间。 'micro',总体计算f1值,及不分类计算。 'macro':计算每个标签的f1值,取未加权平均值,不考虑标签不平衡。 StratifiedKFold 将测试集分为测试集与验证集,用于交叉验证。
最后还有一个weighted,因为这里每个类别的数量恰好占比都是1/3,所以结果是 $$ P_w=\frac{1}{3}*P_0+\frac{1}{3}*P_1+\frac{1}{3}*P_2\approx 0.222 $$ 如果每个类别的样本数量不多,那么Macro和Micro没有太大差异 如果每个类别的样本数量差异很大,那么注重样本量多的类时用Micro,注重样本量少的类...
y_true = [0,1,0,2,1,1]print(f1_score(y_true, y_pred, average='macro'))print(f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')) 分析上述代码, 对于类0:TP=1,FP=1,FN=0,precision=1/2,recall=1,F1-score=2/3,Weights=1/3
weighted avg 加权平均 首先分别计算每个类别的p/r/f,然后根据不同类目的占比计算加权平均 计算方式 from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, classification_reportif__name__=="__main__":gt= [1,1,0,0,0] pt = [0,1,1,0,0]print(precision_score(gt, pt, average...
## [1] "Weighted accuracy is: 0.69" F1分数的微观和宏观平均值 微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。在这里,我们需要为每个类\(g_i \ in G = \ {1,\ ldots,K \} \)计算一个混淆矩阵,以使第\(i \)个混淆矩阵考虑类\(g_i \)作为肯定类,而所有其他类\(g_j \)...