Macro - F1 计算方式 先分别计算每个类别的F1 - score,即\(F1_{i}=\frac{2\times Precision_{i}\times Recall_{i}}{Precision_{i}+Recall_{i}}\),其中\(Precision_{i}\)和\(Recall_{i}\)是第\)i\(个类别的准确率和召回率。然后对所有类别的F1 - score求平均值,得到Macro - F1,计算公式为\...
(1)先计算出所有类别的总的Precision和Recall: (2)然后利用F1计算公式计算出来的F1值即为Micro-F1: 因为其考虑了各种类别的数量,所以更适用于数据分布不平衡的情况。在这种情况下,数量较多的类别对F1的影响会较大。 三、Macro-F1(宏观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,...
macroF1scorei=2precisionma+recallmaprecisionma×recallma micro F1score 假设对于一个多分类问题,有三个类,分别记为1、2、3, TPi是指分类i的True Positive; FPi是指分类i的False Positive; TNi是指分类i的True Negative; FNi是指分类i的False Negative。 接下来,我们来算micro precisio...
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,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...
在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1、F1公式描述: F1-score:2*(P*R)/(P+R) 准确率(P): TP/ (TP+FP) 召回率(R): TP(TP + FN) 对于数据测试结果有下面4种情况: ...
Micro-F1计算方式如下：首先，计算所有类别的总Precision和总Recall。公式表示为：总TP / (总TP + 总FP) 和 总TP / (总TP + 总FN)。然后，通过F1计算公式得出Micro-F1值。Micro-F1考虑了不同类别的数量，尤其适用于数据分布不均的情况。相比之下，Macro-F1计算方式则更为直接。对每类别的...
但是在这种情况下,数量较多的类别对Micro-F1的影响会较大。 2.3 Macro-F1 根据2.2节对、、的定义,第类的Precision和Recall为: 先对各类别的Precision和Recall求平均: 然后同样利用F1计算公式计算出来的值即为Macro-F1值: 需要注意的是因为Macro-F1是对各类别的Precision和Recall求平均,所以并没有考虑到各类别的...
最后macro-F1的计算公式为: 5. Micro micro的precision公式为, micro的recall公式为, 最后micro-F1的计算公式为 6. 分别适用场景 参考链接:https://www.zhihu.com/question/332571344/answer/1161271111 micro-F1: 计算方法:先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; ...
由此，我们得出精确度P为8/(8+4)=0.666，召回率R为8/(8+6)=0.571。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，...
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。