(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...
weighted-F1=4/9*0.667+3/9*0.571+2/9*0.400=0.576 3.3 micro-F1 微平均micro f1不需要区分类别,先计算总体的TP,FN和FP的数量,再计算F1。也就是先计算所有类别的总的Precision和Recall,然后计算出来的F1值即为micro-F1;这其实就是当二分类处理,只分预测对了跟预测不对两种情况,不看是哪个类的。 使用场景...
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值分别表⽰准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-...
这种情况下，选用macro-f1与micro-f1都差不多，其中macro-f1与weight-f1值是一样的。但这里macro-f1...
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')...
上边提到的F值是关于二分类。多分类的时候就需要用到宏F值(F-macro)和微F值(F-micro)。 宏F值: 方法一:求取每一类的F值之后求平均值。 FMacro=1n∑i−1nF1(i)FMacro=n1∑i−1nF1(i) 方法二:还有一种说法是先分别计算查准率和查全率,再进行平均,使用平均的查准率查全率计算宏F值。
对于 精准率(precision )、召回率(recall)、f1-score,他们的计算方法很多地方都有介绍,这里主要讲一下micro avg、macro avg 和weighted avg 他们的计算方式。 1、微平均 micro avg: 不区分样本类别,计算整体的 精准、召回和F1 精准macro avg=(P_no*support_no+P_yes*support_yes)/(support_no+support_yes)...
⑤'weighted': 对每一类别的f1_score进行加权平均,权重为各类别数在y_true中所占比例。 Calculate metrics for each label, and find their average, weighted by support (the number of true instances for each label). This alters ‘macro’ to account for label imbalance; it can result in an F-...
机器学习的评价指标有很多,一包括入门评价指标准确率(Accuracy)、精确率(Precision) 、召回率(Recall)、一般评价指标 F1-socre、 AUC值与ROC 曲线 、Macro avg(宏平均)、 Micro avg(微平均)、 Micro avg(微平均)、weighted-avg(权重平均)等,以及回归预测问题中的MAE,MSE,RMSE和R-Squared等。 入门评价指标 对于...
micro-F1、marco-F1都是多分类场景下用来评价模型的指标,具体一点就是 micro-F1: 是当二分类计算,通过计算所有类别的总的Precision和Recall,然后计算出来的F1值即为micro-F1; marco-F1:先计算每一类下F1值,最后求和做平均值就是macro-F1, 这种情况就是不考虑数据的数量,平等的看每一类; weight-F1:先计算每一类...