macro先要计算每一个类的F1,有了上面那个表,计算各个类的F1就很容易了,比如1类,它的精确率P=3/(3+0)=1 召回率R=3/(3+2)=0.6 F1=2*(1*0.5)/1.5=0.75 可以sklearn,来计算核对,把average设置成macro 5、sklearn实现 注意:分类报告最后一行为加权平均值。0.64就是加权平均F1-score https://blog.csdn...
我之前一直认为F-measure是R和P的调和平均,所以不会存在F1不在P和R之间的情况,后面经人提醒,说sklearn的文档上说This alters ‘macro’ to account for label imbalance; it can result in an F-score that is not between precision and recall. 所以我决定研究一番,发现别有洞天。 下面解释这个问题。我们有...
可以用sklearn来核对,把average设置成micro y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4] y_pred= [1, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3]print(f1_score(y_true,y_pred,labels=[1,2,3,4],average='micro')) #>>> 0.615384615385 计算macro macro...
整体的f1为上面三者的平均值: F1 = (0.6667 + 0.57265 + 0.39759)/3 = 0.546 调用sklearn的api进行验证: fromsklearn.metricsimportf1_scoref1_score([0,0,0,0,1,1,1,2,2],[0,0,1,2,1,1,2,1,2],average="macro")0.546031746031746 可见,计算结果是一致的。
sklearn中 F1-micro与 F1-macro区别和计算原理 二分类使用Accuracy和F1-score,多分类使用Accuracy和宏F1。 最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值, 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取mic...
SVM算法中各标签对应精确率,召回率,f1score 1.精确率,召回率,f1score 主要参考博文https://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.html 2.用sklearn计算各标签对应的精确率,召回率,f1score,support(测试样本个数) https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics clas... ...
在Scikit-learn(以前称为scikits.learn,也称为sklearn)的包中,使用的是第一种方式。 两种方式的使用争议一直存在。 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macr...
2、调用sklearn的api进行验证 from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score true_lable = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2] prediction = [0, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2] measure_result = classification_report(true...
sklearn中给的例子如下图 ,可以看出macro F1为0.26,micro F1 为0.33, weighted F1 为0.26 >>>from sklearn.metrics import f1_score>>>y_true=[0,1,2,0,1,2]>>>y_pred=[0,2,1,0,0,1]>>>f1_score(y_true,y_pred,average='macro')0.26...>>>f1_score(y_true,y_pred,average='micro')...
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...