对于F1-score,更一般的有: 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...
FNi是指分类i的False Negative。 接下来,我们来算micro precision 相应的micro recall则是 则micro F1score为 总结 如果各个类的分布不均衡的话,使用micro F1score比macro F1score 比较好,显然macro F1score没有考虑各个类的数量大小 参考 该网址一位答主的回答,我搬运过来...
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...
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Micro-F1。具体的说,统计出来各个类别的混淆矩阵,然后把混淆矩阵“相加”起来,得到一个多类...
f1_score (y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average=’binary’, sample_weight=None) ①None:返回每一类各自的f1_score,得到一个array。 ②'binary': 只对二分类问题有效,返回由pos_label指定的类的f1_score。 Only report results for the class specified by pos_label. This is applicable...
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F1-score,更一般的有: 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...
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 ...
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 当任务为多分类任务时,precision和recall的计算方式就需要权衡每一类的 和 ,Micro和Macro就是两种不同的权衡方式。 对于每一类的precision和recall有:
{macro_f1}")>>>precisionrecallf1-scoresupportA0.740.940.831000B0.540.340.42600C0.350....