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【机器学习】多分类任务的性能评价——宏平均和微平均

很多时候我们有多个二分类混淆矩阵，例如进行多次训练/测试，每次得到一个混淆矩阵；或是在多个数据集上进行训练/测试，希望估计算法的“全局”性能；甚或是执行多分类任务，每两两类别的组合都对应一个混淆矩阵。总之，我们希望在n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率和查全率。

二分类的分类结果混淆矩阵

真实情况/预测结果 正例 反例
正例 TP（真正例） FN（假反例）
反例 FP（假正例） TN（真反例）

多分类分类结果的混淆矩阵
【机器学习】多分类任务的性能评价——宏平均和微平均_第1张图片

  • P = TP / ( TP + NP )
  • R = TP / ( TP + FN )
  • F1 = 2PR / ( P + R )

宏平均（Macro-Average）

做法：先在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率，再计算平均值

【机器学习】多分类任务的性能评价——宏平均和微平均_第2张图片

微平均（Micro-Average）

做法：先将各混淆矩阵的对应元素进行平均，得到TP,FP,TN,FN的平均值，再基于这些平均值计算查全率和查准率

【机器学习】多分类任务的性能评价——宏平均和微平均_第3张图片

宏平均和微平均的对比

在这里插入图片描述

  • 如何每个class的样本数量相差不大，那么宏平均和微平均差异也不大
  • 如果每个class的相差较大并且你想：
    更注重样本量多的class：使用宏平均
    更注重样本量少的class：使用微平均
  • 如果微平均远低于宏平均，则应该去检查样本量多的class
  • 如果宏平均远低于微平均，则应该去检查样本量少的class

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