micro f1和macro f1_correct score

micro f1和macro f1_correct score首先,明确一个概念,精确率(Precision)和召回率(Recall)并不是只有在目标检测中才有的,是所有任务涉及到分类的都有。而且P和R是针对于每一类来说的,每一个类别都有自己的准确率和召回率,计算每一个类别时,该样本即为正样本,其他样本统一为负样本来计算。首先,先说F1score,它其实是用来评价二元分类器的度量。F1是针对二元分类的,那对于多元分类器,有没有类似F1score的度量方法呢?那就是这里提到的micro-F1和macro-F1macro-F1…

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        首先,明确一个概念,精确率(Precision)和召回率(Recall)并不是只有在目标检测中才有的,是所有任务涉及到分类的都有。而且P和R是针对于每一类来说的,每一个类别都有自己的准确率和召回率,计算每一个类别时,该样本即为正样本,其他样本统一为负样本来计算。

首先,先说F1 score,它其实是用来评价二元分类器的度量。

micro f1和macro f1_correct score

F1是针对二元分类的,那对于多元分类器,有没有类似F1 score的度量方法呢?那就是这里提到的micro-F1和macro-F1

macro-F1

        其实很简单,就是针对于每个类计算他的精确率和召回率,求平均,然后再按照F1-score公式计算即可。

micro f1和macro f1_correct score

 micro f1和macro f1_correct score

micro f1和macro f1_correct score

micro-F1

         其实也不难,就是将所有的类的精确率和召回率一起计算。

micro f1和macro f1_correct score

micro f1和macro f1_correct score 

         之后,再按照F1-score的公式计算即可。

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