在multi-class 分类任务中,如果使用 micro 类指标,那么 micro-precision, micro-recall和micro-F1值都是相等的。本文主要针对这个现象进行解释。
F1分数的计算公式如下: F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 其中,Precision表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例,计算公式为: Precision = TP / (TP + FP) Recall表示模型正确预测为正例的样本占所有真实正例样本的比例,计算公式为: Recall = TP / (TP + FN) 在计算F1分数...
当样本比例非常不均衡时，比如某类别占 样本比例 80%时，分类器把所有样本都预测为这个类别，也可以获得...
Precision 和 Recall 是考虑到类不平衡的两个最常见的指标。它们也是F1成绩的基础！在将它们组合到下一...
鉴于上述定义和计算，让我们尝试理解准确性（Accuracy），精确度（Precision），召回率（Recall score）和...
当然有了这个解释,根据F1的公式F1 = 2TP/(2TP + FP + FN)算出来就没问题了,但是感觉这样理解非常的困难,而从precision、recall的角度要好很多。 在example中,所有的positive label有4个,预测正确的positive label有1个,预测出的的positive label有3个,根据这个很容易得到recall=0.25,precision=0.3333。再根据F1 ...
F1指标是机器学习中常用的一个综合性指标,综合了模型的精确度(precision)和召回率(recall)。在二分类问题中,F1指标可以用来衡量模型在同时考虑精确度和召回率时的综合性能。对于多分类问题,可以将F1指标计算应用到每个类别上,然后求取平均值或加权平均值来评估模型的整体性能。
#In[3] 给出 precision recall f1-score supportfromsklearn.metricsimportclassification_reportprint(classification_report(y_test,predictions))fromsklearn.metricsimportroc_curve,auc#准确率scores = cross_val_score(LR,X_train,y_train,cv=5)print("准确率为:",scores)print("平均准确率为:",np.mean(scor...
#In[3] 给出 precision recall f1-score supportfromsklearn.metricsimportclassification_reportprint(classification_report(y_test,predictions))fromsklearn.metricsimportroc_curve,auc#准确率scores = cross_val_score(LR,X_train,y_train,cv=5)print("准确率为:",scores)print("平均准确率为:",np.mean(scor...
计算公式为：F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。