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: 因为其考虑了各种类别的数量,所以更适用于数据分布不平衡的情况。在这种情况下,数量较多的类别对F1的影响会...
macroF1scorei=2precisionma+recallmaprecisionma×recallma micro F1score 假设对于一个多分类问题,有三个类,分别记为1、2、3, TPi是指分类i的True Positive; FPi是指分类i的False Positive; TNi是指分类i的True Negative; FNi是指分类i的False Negative。 接下来,我们来算micro precisio...
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 #average=None,取出每一类的P,R,F1值 p_class, r_class, f_class, support_micro=precision_r...
宏平均的计算公式如下: - 宏平均准确率 = 所有类别的准确率的平均值 - 宏平均召回率 = 所有类别的召回率的平均值 - 宏平均 F1 分数 = 所有类别的 F1 分数的平均值 2. 微平均(Micro-average): 微平均是将所有类别的真阳性、假阳性和假阴性汇总,然后计算准确率、召回率和 F1 分数。因为所有类别的预测结果...
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,然后求PRF的算术平均。公式如下: 同样借助上面例子,假设是三个类别的分类模型:(若除法过程中,分子分母同时为0,则结果也为0) ...
然后利用F1计算公式计算出值即为Micro-F1值: 需要注意的是因为Micro-F1考虑了各类别的数量,所以更适用于数据分布不平衡的情况。但是在这种情况下,数量较多的类别对Micro-F1的影响会较大。 2.3 Macro-F1 根据2.2节对、、的定义,第类的Precision和Recall为: ...
macro的recall公式,即每一类的recall的平均,为: 最后macro-F1的计算公式为: 5. Micro micro的precision公式为, micro的recall公式为, 最后micro-F1的计算公式为 6. 分别适用场景 参考链接:https://www.zhihu.com/question/332571344/answer/1161271111 micro-F1: 计算方法:先计算所有类别的总的Precision和Recall,然...
1. 计算方式 - Micro - 在计算F1值时,Micro是将所有类别的预测结果合并在一起,先计算总体的真正例(TP)、假正例(FP)和假负例(FN)的数量。例如在一个多分类问题中,像数据(y\_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4])和(y\_pred = [1, 1, 1, 0, 0, 2, 2, ...
根据F1分数的计算公式，F1-micro值为0.6153。微平均结果可以用sklearn库验证，通过设置average参数为'micro'，以确保计算结果的一致性。宏平均（Macro-averaging）宏平均方法在处理多类分类任务时，为每个类别单独计算F1分数，然后取平均值。这种方法强调对每个类别性能的公平评估，不考虑类别间的不平衡。宏...
1黄白和黑 2白黄和黑 3黑黄和白 因为我们有3组正类和负类,所以可以计算出三个TP 三个FP 三个FN 三个TN,然后使用micro或者macro的方法计算出一个总的F值～ 计算过程 例子 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 ...