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-...
3. macro-F1、weighted-F1、micro-F1 3.1 macro-F1 3.2 weighted-F1 3.3 micro-F1 4. 趁热打铁,接着说说AUC、ROC 参考 网上也有许多文章关于单个指标的解析,讲的也很好,但有点碎片化。一直想把平常用来评价模型的一些指标,从来源到去路的梳理一遍。于是就花了些时间,把TP、FP、FN、TN以及对应引出的micro-f1...
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...
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...
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) ...
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...
对于多分类问题，F1分数的计算方法分为两种：F1 micro和F1 macro。F1 micro指标计算的是所有类别的TP、FP和FN的总和，以此来评估模型的整体性能。相比之下，F1 macro指标对每一类单独计算F1分数，然后取平均值，这样可以更细致地评估每个类别的性能，对类别不平衡问题更为敏感。综上所述，准确理解各类...
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...
--num-shuffle 10 --all This command finishes in 8 minutes on the same machine. For faster evaluation, you can set--num-shuffleto a smaller number, but expect more fluctuation in performance. The micro F1 and macro F1 scores we get with different ratio of labeled nodes are as follows: ...