在多分类问题中,F1 值是一个重要的性能评估指标,用于衡量模型的精度和召回率。它可以通过不同的方式进行计算,这里主要介绍宏 F1(Macro-F1)和微 F1(Micro-F1)。 精确率 精确率 召回率 加权平均 1、精确率、召回率和准确率 名称含义 TP(True Positive)真阳性:预测为正,实际为正 ...
Micro - F1\(=\frac{2\times P\times R}{P + R}\) 其中\(n\)是类别数,\(TP_{i}\)、\(FP_{i}\)和\(FN_{i}\)分别是第\(i\)个类别的真正例、假正例和假反例的数量。 特点和应用场景 Micro - F1更关注样本数量多的类别,因为它是基于每个类别中真正例、假正例和假反例的总和来计算的。如...
带入微平均公式得: micro-P = TP/(TP+FP) = (2/3)/(2/3 + 1/3)= 2/3 micro-R = TP/(TP+FN) = (2/3)/(2/3 + 1/3)= 2/3 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...
f1_score([0,0,0,0,1,1,1,2,2], [0,0,1,2,1,1,2,1,2],average="micro")0.5555555555555556 可以看出,计算结果也是一致的(保留精度问题)。 1.2.3 Macro F1 不同于micro f1,macro f1需要先计算出每一个类别的准召及其f1 score,然后通过求均值得到在整个样本上的f1 score。 类别A的: 类别B...
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...
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...
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...
最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score。决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看。 F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元分类器的度量,它的计算方法如下: F 1    = &ThickSp...
多分类评估-macroF1和microF1计算⽅式与适⽤场景1. 原理介绍 1.1 简介 macro F1和micro F1是2种多分类的效果评估指标 1.2 举例说明计算⽅法 假设有以下三分类的testing结果：label：A、B、C sample size：9 1.2.1 F1 score 下⾯计算各个类别的准召：对于类别A：precision = 2/(2+0) = 100% ...
macro-F1和micro-F1的使用场景分别是：macro-F1：在计算公式中考虑到了每个类别的数量，所以适用于数据分布不平衡的情况；但同时因为考虑到数据的数量，所以在数据极度不平衡的情况下，数量较多数量的类会较大的影响到F1的值。micro-F1：没有考虑到数据的数量，所以会平等地看待每一类（因为每一类的...