分类问题的评估指标

作者版权：林子 Leoch007
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分类的评估指标有很多，这里考虑如下几个：Precision，Recall，F1，macro-F1，micro-F1

预测/真实	1	0
1	TP	FP
0	FN	TN

Positive/Negative 表示预测的正负

True/False 表示预测是否正确

• Precision: P=TPTP+FP​ P = T P T P + F P ​
• Recall: R=TPTP+FN R = T P T P + F N
• Accuracy: Acc=TP+TNTP+TN+FP+FN A c c = T P + T N T P + T N + F P + F N
• F1: F1=2⋅P⋅RP+R F 1 = 2 ⋅ P ⋅ R P + R

而macro-F1和micro-F1，宏观F1值和微观F1值，考虑的是在多标签(Multi-label)情况下，分类效果的评估方式。

（Multi-label 指的是多个分类的目的，每个目的都是Binary的，可参考我的另一篇博客 https://blog.csdn.net/Leoch007/article/details/80671644 ）

比如Multi-label 性别男或女（0/1）以及是否是学生（0/1）；当然Multi-class也可以通过一定的编码方式转化为Multi-label，如原始类别1，2，3，4，独热编码后可用四元向量表示[0,1,0,0]即表示类标2。

macro-F1和micro-F1正是基于分类目的的多样性，将只适用于Binary分类的F1值推广了：

• micro-F1:

  统计各个类标的TP、FP、FN、TN，加和构成新的TP、FP、FN、TN，然后即可计算micro-Precision和micro-Recall，得到micro-F1

• macro-F1: F1macro

  统计各个类标的TP、FP、FN、TN，分别计算各自的Precision和Recall，得到各自的F1值，然后取平均值得到macro-F1

从上面二者计算方式上可以看出，macro-F1平等地看待各个类别，它的值会受到稀有类别的影响；而micro-F1则更容易受到常见类别的影响。