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-...
weighted-F1这个与macro-F1差别就是,它不是求平均,它是一个带权重(w=support/sum(support), 权重0<w<1)的求和。 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,...
F1 - score是一种综合考虑了准确率(Precision)和召回率(Recall)的评价指标,它可以有效地衡量模型在某个类别上的性能。当涉及到多个类别时,就有了micro - F1和macro - F1这两种计算方式来综合评估模型在所有类别上的表现。 Micro - F1 计算方式 首先计算每个类别真正例(True Positive,TP)、假正例(False Positive...
(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...
【Macro-F1】我感觉更常用的是Macro-F1。统计各个类别的TP、FP、FN、TN,分别计算各自的Precision和Recall,得到各自的F1值,然后取平均值得到Macro-F1 【总结】从上面二者计算方式上可以看出,Macro-F1平等地看待各个类别,它的值会受到稀有类别的影响;而Micro-F1则更容易受到常见类别的影响。 参考: [1]http://zjm...
对于其它指标的计算,如下: 1、macro-F1 最直接的一种计算方式,就是分别计算每个类比的precision和recall,以此计算相应的F1,然后再用类别数平均一下F1,即为macro-F1,感觉这种计算方式比较好理解,也比较好实现。就是每个类别分别计算了,然后再平均。 2、weight-F1 这种方式是在macro-F1的基础上考虑到类别不平衡的问...
F1值可根据Precision和Recall计算,Micro-F1(微观F1)和Macro-F1(宏观F1)都是F1值合并后的结果,主要用于多分类任务的评价。 F1-Score(F1分数或F1-Measure)是分类任务的一个衡量指标,用于权衡Precision和Recall。换句话说,F1-Score是精确率和召回率的调和平均数: 2.2 Micro-F1 假设第类预测正确的总个数为,预测错误...
3、precision、recall和F1-score precision和recall经常一起出现，它们都是只关心预测正确的正样本占的比例，只是分母不一样。precision即准确度，也是衡量分类器能正确识别样本的能力，它表示的是，在被识别成正样本的样本中，正确预测的样本占的比例，通常叫做查准率。recall即召回率，它表示的是，被预测的所有正样本...
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。
F1-Score F1分数(F1 Score),是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标,用于测量不均衡数据的精度。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种加权平均,它的最大值是1,最小值是0。(出自百度百科) 数学定义:F1分数(F1-Score),又称为平衡F分数(BalancedScore),它被...