对于 精准率(precision )、召回率(recall)、f1-score,他们的计算方法很多地方都有介绍,这里主要讲一下micro avg、macro avg 和weighted avg 他们的计算方式。 1、微平均 micro avg: 不区分样本类别,计算整体的 精准、召回和F1 精准macro avg=(P_no*support_no+P_yes*support_yes)/(support_no+support_yes)=...
FN和FP的数量,再计算F1'macro':Calculate metricsforeach label,andfind their unweighted mean. This doesnottake label imbalance into account.'macro':分布计算每个类别的F1,然后做平均(各类别F1的权重相同)
下面调用sklearn的api进行验证: fromsklearn.metricsimportclassification_reportprint(classification_report([0,0,0,0,1,1,1,2,2],[0,0,1,2,1,1,2,1,2]))precisionrecallf1-scoresupport01.000.500.67410.500.670.57320.330.500.402avg/total0.690.560.589 可以看出,各个类别的准召计算完全...
"宏平均"(Macro-average)和"微平均"(Micro-average)是两种不同的计算方式,通常用于评估多类分类模型(例如,准确率、召回率和F1 分数)的性能。这些指标主要用于评估分类模型在多个类别上的表现。 1. 宏平均(Macro-average): 宏平均是对每个类别单独计算性能指标(如准确率、召回率和 F1 分数),然后对所有类别的...
measure_result = precision recall f1-score support 0 1.00 0.50 0.67 4 1 0.50 0.67 0.57 3 2 0.33 0.50 0.40 2 accuracy 0.56 9 macro avg 0.61 0.56 0.55 9 weighted avg 0.69 0.56 0.58 9 四、Micro-F1、Macro-F1、weighted-F1 总的来说,微观F1(micro-F1)和宏观F1(macro-F1)都是F1合并后的结...
avg / total 0.69 0.56 0.58 9 可以看出，各个类别的准召计算完全⼀致。1.2.2 Micro F1 micro f1不需要区分类别，直接使⽤总体样本的准召计算f1 score。对于样本整体：precision = 5/(5+4) = 0.5556 recall = 5/(5+4) = 0.5556 F1 = 2 * (0.5556 * 0.5556)/(0.5556 ...
给定一个混淆矩阵作为输入,该函数计算感兴趣的主要统计数据(包括宏 AVG 和 microAVG): 'name' 'classes' 'macroAVG' 'microAVG' 精度// / xo 特异性 // / / xo 灵敏度 / / / xo 准确度 / / / xo F1-score // / / xo (0)踩踩(0) ...
macro-correct是一个只依赖pytorch、transformers、numpy、opencc的文本纠错(CSC, 中文拼写纠错; Punct, 中文标点纠错)工具包,专注于中文文本纠错的极简自然语言处理工具包。 使用大部分市面上的开源数据集构建生成的混淆集,使用人民日报语料&学习强国语料等生成1000万+训练数据集来训练模型; 支持MDCSpell、Macbert、ReLM...
avg / total0.690.560.589 可以看出,各个类别的准召计算完全一致。 1.2.2 Micro F1 micro f1不需要区分类别,直接使用总体样本的准召计算f1 score。 对于样本整体: precision = 5/(5+4) = 0.5556 recall = 5/(5+4) = 0.5556 F1 = 2 * (0.5556 * 0.5556)/(0.5556 + 0.5556) = 0.5556 ...
[0,0,1,2,1,1,2,1,2]predicts=[0,0,0,0,1,1,1,2,2]print(classification_report(predicts,labels,target_names=['A','B','C']))>>>precisionrecallf1-scoresupportA1.0000.5000.6674B0.5000.6670.5713C0.3330.5000.4002accuracy0.5569macroavg0.6110.5560.5469weightedavg0....