FN和FP的数量,再计算F1'macro':Calculate metricsforeach label,andfind their unweighted mean. This doesnottake label imbalance into account.'macro':分布计算每个类别的F1,然后做平均(各类别F1的权重相同) 通过参数用法描述,想必大家从字面层次也能理解他是什么意思,mi
(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,...
总结 如果各个类的分布不均衡的话,使用micro F1score比macro F1score 比较好,显然macro F1score没有考虑各个类的数量大小 参考该网址一位答主的回答,我搬运过来
需要注意的是因为Micro-F1考虑了各类别的数量,所以更适用于数据分布不平衡的情况。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...
Micro(微观)与Macro(宏观)的区别主要体现在关注层面、范围和应用领域的不同。微观侧重于个体、细节或局部,而宏观关注整体、系统或全局。具体差异可通过以下领域展开: 一、基本概念与发音差异 在基础定义上,micro表示小尺度分析,如个体行为或单一组件;macro则研究大尺度现象,如整体结构或...
marco-F1：先计算每一类下F1值，最后求和做平均值就是macro-F1， 这种情况就是不考虑数据的数量，平等...
'macro':分布计算每个类别的F1,然后做平均(各类别F1的权重相同) 3、初步理解 通过参数用法描述,想必大家从字面层次也能理解他是什么意思,micro就是先计算所有的TP,FN , FP的个数后,然后再利上文提到公式计算出F1 macro其实就是先计算出每个类别的F1值,然后去平均,比如下面多分类问题,总共有1,2,3,4这4个类...
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...
在多分类问题的F1分数计算中,macro f1对每个类别赋予相同权重。 三、经济学 Microeconomics(微观经济学):关注个体经济单位,如家庭、企业和市场的行为,以及这些行为如何影响商品和服务的价格、数量和市场结构。它侧重于分析市场机制的运作,如供需关系、市场均衡等。 Macroeconomics(宏观经济学):研究整个经济体系的总体行为...