一、F1-score 在多分类问题中,F1 值是一个重要的性能评估指标,用于衡量模型的 精度和召回率。它可以通过不同的方式进行计算,这里主要介绍宏 F1(Macro-F1)和微 F1(Micro-F1)。 F1-score:是统计学中用来衡量…
F1的核心思想在于,在尽可能的提高Precision和Recall的同时,也希望两者之间的差异尽可能小。F1-score适用于二分类问题,对于多分类问题,将二分类的F1-score推广,有Micro-F1和Macro-F1两种度量。 【Micro-F1】 统计各个类别的TP、FP、FN、TN,加和构成新的TP、FP、FN、TN,然后计算Micro-Precision和Micro-Recall,得到M...
分类模型的指标:f1-score,auc,roc曲线,precision,specificity,sensitivity,recall,accuracy confusion matrix混淆矩阵 多分类的f1-score: (1)micro (2)macro 单独算每一类的f1,然后求平均值
可以看出,Sokolova 论文选择计算 Macro-F1* 而不是 Macro-F1。 相反,在文献“A re-examination of text categorization methods ”里(这篇论文也是4000+的引用),提到的参考文献15是1996 年发表的论文“Training algorithms for linear text classifiers”,其中作者明确指出“Macro-F1是所有类的 F1 的平均值”。 if...
【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1,文章来自:微信公众号【机器学习炼丹术】。关注回复【加群】,即可加入AI初学者交流群。TP:truepositive。预测是正确的正样本FP:falsepositive。预测是错误的正样本TN:truenegative。预测是正确的负样本FP:falseposit…
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。
对于多分类问题，F1分数的计算方法分为两种：F1 micro和F1 macro。F1 micro指标计算的是所有类别的TP、FP和FN的总和，以此来评估模型的整体性能。相比之下，F1 macro指标对每一类单独计算F1分数，然后取平均值，这样可以更细致地评估每个类别的性能，对类别不平衡问题更为敏感。综上所述，准确理解各类...
【Macro-F1】我感觉更常用的是Macro-F1。统计各个类别的TP、FP、FN、TN,分别计算各自的Precision和Recall,得到各自的F1值,然后取平均值得到Macro-F1 【总结】从上面二者计算方式上可以看出,Macro-F1平等地看待各个类别,它的值会受到稀有类别的影响;而Micro-F1则更容易受到常见类别的影响。
Macro F1 and Macro F1Computer Science - Machine LearningJuri OpitzSebastian BurstarXiv
最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score。决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看。 F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元分类器的度量,它的计算方法如下: F 1    = &ThickSp...