宏平均（macro avg）、微平均（micro avg）、加权平均（weighted avg)、精度（precision）、召回率recall、f1score、confusion matrix

分类任务：

宏平均：对类的平均。有两类，直接 （0.24+0.73）/2 = 0.45

微平均：对每个样本的平均。样本总数有7535+22462个 ：0.24*7535+0.73*22462

加权平均：考虑了权重的宏平均。0.24*（7535/29997）+0.73*（22462/29997）

 

 

分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）：https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619

混淆矩阵（Confusion Matrix）分析：https://blog.csdn.net/vesper305/article/details/44927047

宏平均（macro avg）、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)：https://blog.csdn.net/weixin_43090631/article/details/107208216