(2)然后利用F1计算公式计算出来的F1值即为Micro-F1: F1micro=2⋅Precisionmicro⋅RecallmicroPrecisionmicro+Recallmicro. 因为其考虑了各种类别的数量,所以更适用于数据分布不平衡的情况。在这种情况下,数量较多的类别对F1的影响会较大。 三、Macro-F1(宏观F1) 不同于micro f1,macro f1需要先计算出每一个类别...
1.2.3 Macro F1 不同于micro f1,macro f1需要先计算出每一个类别的准召及其f1 score,然后通过求均值得到在整个样本上的f1 score。 类别A的: 类别B的: 类别C的: 整体的f1为上面三者的平均值: F1 = (0.6667 + 0.57265 + 0.39759)/3 = 0.546 调用sklearn的api进行验证: fromsklearn.metricsimp...
macroF1scorei=2precisionma+recallmaprecisionma×recallma micro F1score 假设对于一个多分类问题,有三个类,分别记为1、2、3, TPi是指分类i的True Positive; FPi是指分类i的False Positive; TNi是指分类i的True Negative; FNi是指分类i的False Negative。 接下来,我们来算micro precisio...
micro-P = TP/(TP+FP) = (2/3)/(2/3 + 1/3)= 2/3 micro-R = TP/(TP+FN) = (2/3)/(2/3 + 1/3)= 2/3 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。
然后利用F1计算公式计算出值即为Micro-F1值: 需要注意的是因为Micro-F1考虑了各类别的数量,所以更适用于数据分布不平衡的情况。但是在这种情况下,数量较多的类别对Micro-F1的影响会较大。 2.3 Macro-F1 根据2.2节对、、的定义,第类的Precision和Recall为: ...
也就是先计算所有类别的总的Precision和Recall,然后计算出来的F1值即为micro-F1;这其实就是当二分类处理,只分预测对了跟预测不对两种情况,不看是哪个类的。 使用场景:在数据极度不平衡的情况下,数量较多数量的类会较大的影响到F1的值; precision = 5/(5+4) = 0.5556 recall = 5/(5+4) = 0.5556 micro...
根据F1分数的计算公式，F1-micro值为0.6153。微平均结果可以用sklearn库验证，通过设置average参数为'micro'，以确保计算结果的一致性。宏平均（Macro-averaging）宏平均方法在处理多类分类任务时，为每个类别单独计算F1分数，然后取平均值。这种方法强调对每个类别性能的公平评估，不考虑类别间的不平衡。宏...
不过在“Training algorithms for linear text classifiers”[1]中,作者指出,macro-F1是所有类中F1-score的平均值,即第一种方式才是macro-F1的计算方式。论文Macro F1 and Macro F1[2]对两种macro的方法进行简单分析,第二种方式对错误的分布不太敏感,这一点有点像micro-F1,论文作者也推荐方法一。
1黄白和黑 2白黄和黑 3黑黄和白 因为我们有3组正类和负类,所以可以计算出三个TP 三个FP 三个FN 三个TN,然后使用micro或者macro的方法计算出一个总的F值～ 计算过程 例子 sklearn中给的例子如下图 ,可以看出macro F1为0.26,micro F1 为0.33, weighted F1 为0.26 ...
micro的recall公式为, 最后micro-F1的计算公式为 6. 分别适用场景 参考链接:https://www.zhihu.com/question/332571344/answer/1161271111 micro-F1: 计算方法:先计算所有类别的总的Precision和Recall,然后计算出来的F1值即为micro-F1; 使用场景:在计算公式中考虑到了每个类别的数量,所以适用于数据分布不平衡的情况;...