micro f1和macro f1_correct score

全栈程序员-站长 • 2022年10月10日上午7:36 • 未分类 • 阅读 0

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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