那在这情况下，就是用macro-f1与micro-f1都行。但是当数据中存在某类f1值较大，有的类f1很小，在...
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...
原答案：总的来说，微观F1(micro-F1)和宏观F1(macro-F1)都是F1合并后的结果，这两个F1都是用在多...
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precision和recall都在0-1之间），会相对受...
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