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。
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...
它的计算公式如下: F1值计算公式 当精确率和召回率都非常高时,F1值也会接近于1,这是理想情况。相反,如果其中一个值很低,那么F1值也会受到影响,趋向于较低的数值。 二、Micro-F1(微观F1) 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=TPi...
然后计算每个类别的F1 分数。例如，猫的 F1 分数是：F1 -score（猫）= 2 × (30.8% × 66.7%...
PRF值分别表⽰准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score），有机器学习基础的⼩伙伴应该⽐较熟悉。根据标题，先区别⼀下“多分类”与“多标签”：多分类：表⽰分类任务中有多个类别，但是对于每个样本有且仅有⼀个标签，例如⼀张动物图⽚，它只可能是猫，狗，虎等中的⼀种标签（⼆...
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 ...
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
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...