(4)对P1, P2, P3取平均得到P, 对R1, R2, R3取平均得到R, 对F1_1, F1_2, F1_3求平均得到F1: P = (P1+P2+P3)/3 = (1/2 + 0 + 1/3 = 1/2 R = (R1+R2+R3)/3=(1 +0 +1)/3 = 2/3 F1 = 2*P*R/(P+R) = 4/7 4. PRF值-权重(Weighted) weighted计算方法就是对于macro...
这种情况下，也就是数据极度不均衡的情况下，micro-f1影响就很大，micro-f1此时几乎只能反映那个类样本量...
所以micro的 精确度P 为 TP/(TP+FP)=8/(8+4)=0.666 召回率R TP/(TP+FN)=8/(8+6)=0.571 所以F1-micro的值为:0.6153 4、宏平均(Macro-averaging) 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*...
多分类的评价指标PRF（Macro-F1MicroF1weighted）详解 多分类的评价指标PRF（Macro-F1MicroF1weighted）详解 也许是由于上学的时候⼀直搞序列标注任务，多分类任务⼜可以简化为简单的⼆分类任务，所以⼀直认为PRF值很简单，没啥好看的。然鹅，细看下来竟有点晦涩难懂，马篇博留个念咯~前⾔ PRF值分别表⽰...
weighted F1值 由于macro F1为多个F1值的算数平均数,当样本不平衡的时候,macro F1会给所有类赋予相同的权重(在sklearn给的上述例子中就是都赋予1 / 3的权重) 在样本不平衡的时候,有时我们希望根据每个类别的样本数量,给不同的类赋予不同的权重,这就是weighted-F1,例如,假设一共有3个类,它们对应的数量分别为...
macro其实就是先计算出每个类别的F1值，然后去平均，比如下面多分类问题，总共有1,2,3,4这4个类别，...
④'macro': 对每一类别的f1_score进行简单算术平均(unweighted mean), with assumption that all classes are equally important。 Calculate metrics for each label, and find their unweighted mean. This does not take label imbalance into account. ⑤'weighted': 对每一类别的f1_score进行加权平均,权重为各...
最后计算 Macro F1, F1A = 0.5, F1B = 0.6, F1C = 0.67, F1D = 0.75, Macro F1 = (F1A+F1B+F1C+F1D)/4 = 0.63.Weighted Average 从计算的⾓度讲，先对每个类求值，再取平均得到Macro Average会⽐较容易．但是当数据集中存在严重类别不平衡的问题时，就不适宜单纯使⽤Macro Average...
最后计算 Macro F1, F1A= 0.5, F1B= 0.6, F1C= 0.67, F1D= 0.75, Macro F1 = (F1A+F1B+F1C+F1D)/4 = 0.63. Weighted Average 从计算的角度讲,先对每个类求值,再取平均得到Macro Average会比较容易.但是当数据集中存在严重类别不平衡的问题时,就不适宜单纯使用Macro Average.此时可以采取weighted av...
最后计算 Macro F1, F1A= 0.5, F1B= 0.6, F1C= 0.67, F1D= 0.75, Macro F1 = (F1A+F1B+F1C+F1D)/4 = 0.63. Weighted Average 从计算的角度讲,先对每个类求值,再取平均得到Macro Average会比较容易.但是当数据集中存在严重类别不平衡的问题时,就不适宜单纯使用Macro Average.此时可以采取weighted av...