# Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr=np.zeros_like(all_fpr) foriinrange(n_classes): mean_tpr+=interp(all_fpr,fpr[i],tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr/=n_classes fpr["macro"]=all_fpr tpr["macro"]=mean_tpr roc_auc["macro"]=auc(fpr["...
Weighted Average 从计算的角度讲,先对每个类求值,再取平均得到Macro Average会比较容易.但是当数据集中存在严重类别不平衡的问题时,就不适宜单纯使用Macro Average.此时可以采取weighted average. 具体来说当我们计算Macro Average时候我们给每个类赋予相同的权重,但是当样本不平衡时,不适宜给每个类赋予同样的权重,我们可...
Weighted Average 从计算的角度讲,先对每个类求值,再取平均得到Macro Average会比较容易.但是当数据集中存在严重类别不平衡的问题时,就不适宜单纯使用Macro Average.此时可以采取weighted average. 具体来说当我们计算Macro Average时候我们给每个类赋予相同的权重,但是当样本不平衡时,不适宜给每个类赋予同样的权重,我们可...
总之,我们希望在n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率和查全率。二分类的分类结果混淆矩阵 真实情况/预测结果 正例反例 正例TP(真正例)FN(假反例) 反例FP(假正...(Macro-Average) 做法:先在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率,再计算平均值微平均(Micro-Average) 做法:先将各混淆矩阵的对应元素进行平均,得到TP...
]micro_f1=f1_score(labels,predicts,average='micro')macro_f1=f1_score(labels,predicts,average='...
2.宏平均(macro-average)和微平均(micro-average) 当我们在n个二分类混淆矩阵上要综合考察评价指标的时候就会用到宏平均和微平均。宏平均(macro-average)和微... 多分类学习 本质:将多分类学习任务拆为若干个二分类任务求解,先对问题进行拆分,然后将拆出的每个问题进行二分类任务训练成一个分类器,在测试时对这些...
可以用sklearn来核对,把average设置成micro y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, ...
big,large- above average in size or number or quantity or magnitude or extent; "a large city"; "set out for the big city"; "a large sum"; "a big (or large) barn"; "a large family"; "big businesses"; "a big expenditure"; "a large number of newspapers"; "a big group of sc...
绘制出的 ROC 曲线的曲线下面积为 0, 所以 AUC=0。 ⭐只有在多分类问题下面,讨论 macro / micro / weighted AUC 的区别才有意义。因为如果是二分类问题,只会有一组正类和负类、一条ROC曲线。计算普通的 average/macro AUC 即可。多分类问题下,每个正类都画一条 ROC 曲线,然后选择不同的方法(macro / ...
micro average 和 macro average https://zhuanlan.zhihu.com/p/30953081 macro是宏平均,就是先计算P1 R1 P2 R2 ...然后得到Pmean Rmean, 再计算Fmacro, 而micro是微平均,是P=准确率=判对的/全部,而R=召回的/全部 Pmacro=Rmacro=Accuracy 所以这个微平均其实没啥用。。。