nums_label)print('自定义macro_F1值:',my_macro_f1.macro_f1_score(y_true,y_pred)[0])my_micro_f1=MicroF1(sample_size,nums_label)print('自定义micro_F1值:',my_micro_f1.micro_f1_score(y_true,y_pred)[0])
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: F1_{A} = 2\times \frac{1\times 0.5}{1+0.5} = 0.6667 类别B的: F1_{B} = 2\times \frac{0.5\times 0.67}{0.5 + 0.67} = 0.57265 类别C的: F1_{C} ...
F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC 1.分类正确的样本占总样本个数的比例。 2.TP/FP/FN/TN 1)True positive(TP): 真正例,将正类正确预测为正类数; 2)False positive(FP): 假正例,将负类错误预测为正类数; 3)False negative(FN):假负例,将正类错误预测为负类数; 4)True negative(TN): 真负例,将负...
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    =    2 1 p r e c i s i o n + 1 r e c a l l = 2 p r e c i s i o n × r e c a l l p r e c i s o n + r e c a l l F1\;=\;\frac2{ {\displayst...
先看一段简单的代码示例: from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_scorea = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3] #真实b = [1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 1, 3, 3] #预测print(precision_score(a, b, average='micro'), precision_score(a, b...
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Mic...
return f1_score(y, np.argmax(X_p, axis=-1), average='macro') defcoefficients(self): return self.coef_['x'] 可以发现这个和https://mp.weixin.qq.com/s/jH9grYg-xiuQxMTDq99olg所提供的有序关系的离散标签优化所提供的代码, 主要是_kappa_loss和fit/predict函数的实现不同。
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...
2. Micro-F1 vs Macro-F1 2.1 F1 Score计算公式 F1值可根据Precision和Recall计算,Micro-F1(微观F1)和Macro-F1(宏观F1)都是F1值合并后的结果,主要用于多分类任务的评价。 F1-Score(F1分数或F1-Measure)是分类任务的一个衡量指标,用于权衡Precision和Recall。换句话说,F1-Score是精确率和召回率的调和平均数: ...
可以看出,F1-score是一个综合的评价指标。对于precision和recall的选择,个人认为应该根据实际的应用场景来,最后想要的是更多的检测出想要的样本,还是尽量少出错。 4、指标的选择问题 例如,在一个癌症病人的检测系统里,我们更希望的是,尽可能多的检测出癌症病人,因为希望它们能得到及时的治疗,那么这个时候就应该用recall...