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大发888游戏官网:【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

admin 科技 2020-07-28 30 0

文章来自:一个宝藏微信民众号【机械学习炼丹术】

基本观点

首先,要背住的几个观点就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN

  • TP:true positive。展望是准确的正样本
  • FP:false positive。展望是错误的正样本
  • TN:true negative。展望是准确的负样本
  • FP:false positive。展望是错误的负样本

通常我们会做出这样的一个混淆矩阵:

左边的positive,negative示意样本真实值,表格上边的positive,negative示意样本的展望效果。

现在我们有这样的一个例子:

图中的TP,FP等是一个比例,假设总共有100个样本,有40个是TP,有20个是FP……(不外混淆矩阵一样平常不用除以总样本数目)

现在我们有了\(TP=0.3,FP=0.1,TN=0.4,FN=0.2\)

准确率Accuracy

准确率是指,对于给定的测试数据集,分类器准确分类的样本书与总样本数之比,也就是展望准确的概率。

对应上面的例子,可以获得Accuracy=0.7。

【准确率Accuracy的坏处】
准确率作为我们最常用的指标,当泛起样本不平衡的情形时,并不能合理反映模子的展望能力。例如测试数据集有90%的正样本,10%的负样本,假设模子展望效果全为正样本,这时准确率为90%,然而模子对负样本没有识别能力,此时高准确率不能反映模子的展望能力。

正确率Precision

示意展望为正的样本中,现实的正样本的数目。
大发888游戏官网:【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1 第1张

对应上面的例子,\(precision=\frac{0.3}{0.3+0.1}=0.75\)

【小我私家明白】
Precision是针对展望效果而言的。展望效果中,展望为正的样本中展望准确的概率。类似于一个考生在考卷上写出来的谜底中,准确了若干。体现模子的精准度,模子说:我说哪个对哪个就是对的。

召回率Recall

Recall示意现实为正的样本被判断为正样本的比例
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对应上述的例子,获得\(Recall=\frac{0.3}{0.3+0.2}=0.6\)

【小我私家明白】
Recall是针对数据样本而言的。数据样本中,正样本中展望准确的概率。类似于一个考生在考卷上回覆了若干题。体现一个模子的全面性,模子说:所有对的我都能找出来。

F1 score

Precision和Recall是一对矛盾的器量,一样平常来说,Precision高时,Recall值往往偏低;而Precision值低时,Recall值往往偏高。当分类置信度高时,Precision偏高;分类置信度低时,Recall偏高。为了能够综合思量这两个指标,F-measure被提出(Precision和Recall的加权和谐平均),即:
大发888游戏官网:【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1 第3张

F1的焦点头脑在于,在尽可能的提高Precision和Recall的同时,也希望两者之间的差异尽可能小。F1-score适用于二分类问题,对于多分类问题,将二分类的F1-score推广,有Micro-F1和Macro-F1两种器量。

【Micro-F1】
统计各个种别的TP、FP、FN、TN,加和组成新的TP、FP、FN、TN,然后盘算Micro-Precision和Micro-Recall,获得Micro-F1。详细的说,统计出来各个种别的混淆矩阵,然后把混淆矩阵“相加”起来,获得一个多种别的混淆矩阵,然后再盘算F1score

【Macro-F1】
我感受更常用的是Macro-F1。统计各个种别的TP、FP、FN、TN,划分盘算各自的Precision和Recall,获得各自的F1值,然后取平均值获得Macro-F1

【总结】
从上面二者盘算方式上可以看出,Macro-F1平等地看待各个种别,它的值会受到有数种别的影响;而Micro-F1则更容易受到常见种别的影响。

参考:
[1]http://zjmmf.com/2019/08/13/F1-Score盘算/
[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/49895905

大发888游戏官网:【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1 第4张
大发888游戏官网:【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1 第5张
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