它的计算公式为: $Recall = \frac{TP}{TP+FN}$, 其中,FN(False Negative)表示伪反例的数量。 F1分数是精确度和召回率的调和平均,它是一个综合考虑了这两个指标的评估指标。它的计算公式为: $F1 = \frac{2 \cdot Precision \cdot Recall}{Precision + Recall}$. 现在,我们来介绍Macro-F1的计算公式。
(1)先计算出所有类别的总的Precision和Recall: (2)然后利用F1计算公式计算出来的F1值即为Micro-F1: 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的准召及其f1 score,...
Macro-F1计算公式的计算方法如下：1. 首先，需要计算每个类别的精确率和召回率。精确率表示模型预测为该类别的样本中实际属于该类别的比例，召回率表示实际属于该类别的样本中被模型预测为该类别的比例。2. 然后，计算每个类别的F1值，即F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。3. 最后，对...
以猫为例，F1分数计算为：2 × (30.8% × 66.7%) / (30.8% + 66.7%) = 42.1%。sklearn库中提供了Macro-F1的计算方法，它通过计算每个类的F1分数的算数平均值来评估分类器性能，公式为：Macro-F1 = (F1 猫 + F1 鱼 + F1 母鸡) / 3 = 46.5%。这表示Macro-F1在sklearn中的计算...
Macro-F1 = (42.1% + 30.8% + 66.7%) / 3 = 46.5% 以类似的方式，我们还可以计算宏观平均...
具体计算公式为: 准确率\(P=\frac{\sum_{i = 1}^{n}TP_{i}}{\sum_{i = 1}^{n}(TP_{i}+FP_{i})}\) 召回率\(R=\frac{\sum_{i = 1}^{n}TP_{i}}{\sum_{i = 1}^{n}(TP_{i}+FN_{i})}\) Micro - F1\(=\frac{2\times P\times R}{P + R}\) ...
F1 Score的计算公式为:2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。对于狗类别,F1 Score为2 * (0.67 * 0.67) / (0.67 + 0.67) ≈ 0.67。对于猫类别,F1 Score为2 * (0.75 * 0.75) / (0.75 + 0.75) ≈ 0.75。对于鸟类别,F1 Score为2 * (0.67 * 0.67) / (0.67 + 0.67) ≈ 0.67。
2. 传统的PRF值公式 P = （预测为真且正确预测的样本数）/（所有预测为真的样本数）= TP/(TP+FP)R = （预测为真且正确预测的样本数）/（实际情况中为真的样本数）= TP/(TP+FN)F = 2*P*R/(P+R)传统的PRF公式仅适⽤于⼆分类任务 3. PRF值-微平均（Micro Average）"Micro"是通过先计算总体...
1、F1公式描述: F1-score:2*(P*R)/(P+R) 准确率(P): TP/ (TP+FP) 召回率(R): TP(TP + FN) 对于数据测试结果有下面4种情况: 真阳性(TP): 预测为正, 实际也为正 假阳性(FP): 预测为正, 实际为负 假阴性(FN): 预测为负,实际为正 ...
先计算出所有类别的总的Precision和Recall: 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: 先对各类别的...