F1 = (0.6667 + 0.57265 + 0.39759)/3 = 0.546 调用sklearn的api进行验证: fromsklearn.metricsimportf1_score f1_score([0,0,0,0,1,1,1,2,2], [0,0,1,2,1,1,2,1,2],average="macro")0.546031746031746 可见,计算结果正确。 2. 适用场景 micro-F1 计算方法:计算所有类别总的Precision和Recall,...
多分类评估macroF和microF计算方式与适用场景1,原理介绍1,1简介macroF和microF1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es结果,labelABCsamples,iz9e1,2,1F1s
1、多分类评估-macroF和microF计算方式与适用场景1.原理介绍1.1简介macroF和microF1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es结果:labelA、B、Csamples:iz9eF1score下面计算各个类别的准召:对于类别:precision=2/(2+0)=100%recall=2/(2+2)=50%对于类别:precision=2/(2+2)=50%...
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% recall = 2/(2+2) = 50% 对于类别B：precision = 2/(2+2) = 50% ...