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。
micro f1不需要区分类别,直接使用总体样本的准召计算f1 score。 第i类的Precision和Recall可以表示为: Precisioni=TPiTPi+FPi.Recalli=TPiTPi+FNi. Micro-F1计算方式: (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: ...
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{ {\displaystyle\frac...
Macro - F1 计算方式 先分别计算每个类别的F1 - score,即\(F1_{i}=\frac{2\times Precision_{i}\times Recall_{i}}{Precision_{i}+Recall_{i}}\),其中\(Precision_{i}\)和\(Recall_{i}\)是第\)i\(个类别的准确率和召回率。然后对所有类别的F1 - score求平均值,得到Macro - F1,计算公式为\...
Macro-F1在sklearn里的计算方法就是计算每个类的F1-score的算数平均值：Macro-F1 = (42.1% + 30.8...
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 ...
带入微平均公式得: 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...
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: ...
由公式可以看出, Precision表示的是你预测(predict)为正例的样本中你答对的比例, Recall 则表示实际(ground truth)中正例的样本中你答对的比例。 3. F1 score F1 score是一个权衡Precision和Recall 的指标,他表示为这两个值的调和平均。 4. Macro