micro、macro、weighted、sample区别

在sklearn的度量函数中，average参数有五个：‘binary’、 ‘micro’、‘macro’、‘weighted’、‘samples’、None

1）没有参数时，默认是 'binary'，用于二分类；

2）进行单标签多分类时：

2.1） ‘micro’ 用于计算总体的指标，不对每个类别进行计算，如总体的TN、FN等

2.2） ‘macro‘计算每个类别的指标，然后求和平均，不加权

2.3） ’weighted’ 计算每个类别的指标，然后根据每类样本数，进行加权求平均

2.4） None 计算每个类别的指标，不求平均

3）多标签分类时，用‘samples’