它的计算公式为: $F1 = \frac{2 \cdot Precision \cdot Recall}{Precision + Recall}$. 现在,我们来介绍Macro-F1的计算公式。首先,我们需要计算模型在每个类别上的F1分数,然后求取它们的平均值,即为Macro-F1 假设我们有N个类别,分别记为$C_1, C_2, ..., C_N$。对于每个类别$C_i$,分别计算...
Macro-F1计算公式的计算方法如下：1. 首先，需要计算每个类别的精确率和召回率。精确率表示模型预测为该类别的样本中实际属于该类别的比例，召回率表示实际属于该类别的样本中被模型预测为该类别的比例。2. 然后，计算每个类别的F1值，即F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。3. 最后，对...
Macro-F1*= 2 × (54.7% × 51.1%) / (54.7% + 51.1%) = 52.8% 我们可以看到，Macro-...
以猫为例，F1分数计算为：2 × (30.8% × 66.7%) / (30.8% + 66.7%) = 42.1%。sklearn库中提供了Macro-F1的计算方法，它通过计算每个类的F1分数的算数平均值来评估分类器性能，公式为：Macro-F1 = (F1 猫 + F1 鱼 + F1 母鸡) / 3 = 46.5%。这表示Macro-F1在sklearn中的计算...
我们计算Macro F1 Score。Macro F1 Score的计算公式为所有类别的F1 Score的算术平均数。在这个例子中,三个类别的F1 Score分别为0.67、0.75和0.67,它们的平均数为(0.67 + 0.75 + 0.67) / 3 ≈ 0.70。因此,这个模型的Macro F1 Score为0.70。 Macro F1 Score的优点是能够更好地评估模型在每个类别上的性能,不受...