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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。
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
其实也不难，就是将所有的类的精确率和召回率一起计算。
之后，再按照F1-score的公式计算即可。
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