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micro-f1
谣言检测常用评价指标
谣言检测通常是一个二分类任务,常用评价指标包括Precision、Recall、Accuracy、F1-score、
Micro-F1
、Macro-F1等。
图学习的小张
·
2023-12-24 22:11
人工智能
notes2
机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树,ID3、C4.5、CART决策树,随机森林、Adaboost、GBDT决策树,XGBoost、LightGBM逻辑回归,L1L2正则化熵,KL散度,交叉熵
micro-f1
lym94
·
2023-12-18 14:53
二分类问题的
micro-F1
score(f值)和Accuracy(准确度)
直接上结论:二分类的micro-F1score和Accuracy的值相等时隔一年多看到了完整细致的文章,同样说明了
micro-F1
和accuracy和recall和precision相等,同时还解释了macro-F1
Deno_V
·
2023-09-07 21:26
数据分析
accuary、micro 、macro、weighted F1-score
目录1.多分类中accuary与microF1-score的恒等性证明【1】:2.机器学习
Micro-F1
和Macro-F1详解【2】1.多分类中accuary与microF1-score的恒等性证明【
yimenren
·
2023-01-26 22:15
机器学习
精确度/召回率/F1值/
Micro-F1
和Macro-F1的理解
如下图所示,假设有若干张图片,其中12张是狗的图片其余是猫的图片.现在利用程序去识别狗的图片,结果在识别出的8张图片中有5张是狗的图片,3张是猫的图片(属于误报).图中,实心小圆代表狗的图片,虚心小圆代表猫的图片,圆形区域代表识别结果.则该程序的精度precision=5/8,召回率recall=5/12。当一个搜索引擎返回30个页面时,只有20页是相关的,而没有返回40个额外的相关页面,其精确度
黄佳俊、
·
2023-01-26 22:45
吴恩达机器学习课程笔记
机器学习
#机器学习
Micro-F1
和Macro-F1详解
micro-F1
和macro-F1详解摘要
micro-F1
:macro-F1:weighted-F1调参 2022.04.06修改了二分类F1的表述错误,增加了macro和micro的权重倾向 2021.12.21
Troye Jcan
·
2023-01-05 08:31
机器学习
Python
机器学习
数据分析
G1D38-Evaluation Metrics
在异常检测中,不使用precision和accuracy2、AUC指标优点3、macro和microF1在多分类有区别,在二分类中无区别在多分类问题中,如果要计算模型的F1-score,则有两种计算方式,分别为
micro-F1
甄小胖
·
2022-12-30 07:47
python
python
开发语言
分类问题中的各种评价指标——precision,recall,F1-score,macro-F1,
micro-F1
目录一、二分类评价指标1、真实标签-预测标签的混淆矩阵2、accuracy3、precision、recall和F1-score4、指标的选择问题二、多分类评价指标1、macro-F12、weight-F13、micro-F14、指标的选择问题三、多标签分类评价指标注:这篇文章只是对常用的分类问题中的评价指标的总结。一、二分类评价指标1、真实标签-预测标签的混淆矩阵样本被预测为正样本被预测为负实际
_____miss
·
2022-12-30 04:06
NLP
分类
分类指标
多分类模型的评价指标
文章目录基础符号宏F1(macro-F1)微F1(
micro-F1
)准确率(Accuracy)几何平均(G-mean)Reference基础符号记TruePositive(TP):把正样本成功预测为正。
雪花飘~
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2022-12-30 04:06
机器学习基础
分类问题的评价指标:多分类【Precision、 micro-P、macro-P】、【Recall、micro-R、macro-R】、【F1、
micro-F1
、macro-F1】
一、混淆矩阵对于二分类的模型,预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1,T和F表示预测正确和错误。将他们两两组合,就形成了下图所示的混淆矩阵(注意:组合结果都是针对预测结果而言的)。由于1和0是数字,阅读性不好,所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP,PN,NP,NN,阅读性也很差,我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此,为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正
u013250861
·
2022-12-30 04:47
#
NLP应用/分类
分类
机器学习
人工智能
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
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):htt
咖乐布小部
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2022-12-21 18:33
模型模块学习
pytorch
micro-F1
和macro-F1评价指标的理解
一、问题背景 在做多标签分类问题的时候,我发现很多论文用的评价指标是
micro-F1
,由于之前较少遇到这个评价指标,于是想仔细调研下为什么用
micro-F1
而不用maceo-F1的原因。
郝同学
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2022-12-21 18:00
论文导读
1024程序员节
micro-F1
F1 得分(Macro-F1与
Micro-F1
)
对于二分类,F1得分等于Precision与Recall的调和平均数,公式如下:F1-Score=21Precision+1Recall=2∗Precsion∗RecallPrecision+RecallF1\text{-}Score=\frac{2}{\frac{1}{Precision}+\frac{1}{Recall}}=\frac{2*Precsion*Recall}{Precision+
jiang_huixin
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2022-11-27 10:14
DataScience
机器学习
分类问题的评价指标(Precision、Recall、Accuracy、F1-Score、
Micro-F1
、Macro-F1)以及混淆矩阵、ROC曲线
文章目录一、四个基本概念TP、FP、TN、FN二、精确率(precision)、召回率(recall)、准确率(accuracy)三、F1-Score(F1分数)四、宏平均Macro-F1、微平均
Micro-F1
少年龙龙
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2022-11-23 00:59
机器学习
Python学习
学习笔记
机器学习
scikit-learn
经验分享
其他
一文解释
Micro-F1
, Macro-F1,Weighted-F1
目录摘要F1macro-f1weighted-f1micro-f1onemorething参考文献摘要 本文用通俗易懂的形式解释多分类任务中的
micro-f1
,macro-f1,weighted-f1
纽约的自行车
·
2022-11-21 07:52
NLP
机器学习
机器学习
micro-f1
macro-f1
weighted-f1
混淆矩阵
分类问题的几个评价指标(Precision、Recall、F1-Score、
Micro-F1
、Macro-F1)
四个基本概念TP、TruePositive真阳性:预测为正,实际也为正FP、FalsePositive假阳性:预测为正,实际为负FN、FalseNegative假阴性:预测与负、实际为正TN、TrueNegative真阴性:预测为负、实际也为负。【一致判真假,预测判阴阳。】以分类问题为例:首先看真阳性:真阳性的定义是“预测为正,实际也是正”,这个最好理解,就是指预测正确,是哪个类就被分到哪个类。对
hp15
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2022-03-22 10:41
物联网
分类
IoT
分类
评价指标
F1 micro macro 区别和详解
micro-F1
和macro-F1详解摘要
micro-F1
:macro-F1:weighted-F1调参摘要F1-score:是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标,用于测量不均衡数据的精度。
还卿一钵无情泪
·
2020-08-24 11:33
多标签评价指标--Macro-F1、
Micro-F1
对于多标签分类的评价指标比较复杂,一般对于n个二分类混淆矩阵要引入宏平均、微平均、权重评价即Macro-average、Micro-Average,Weighted-Average,近期正好应用,所以就总结一下。Macro-averaging:指所有类别的每一个统计指标值的算数平均值,则对应的macroF1为多个F1值的算数平均数。Micro-averaging:将各个混淆矩阵对应元素平均,得到T
云仄
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2020-08-22 17:08
机器学习相关
一文详尽混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值、P-R 曲线、ROC 曲线、AUC 值、
Micro-F1
和 Macro-F1
文章目录二分类的评价指标一、混淆矩阵与TP、TN、FP、FN二、准确率、精确率、召回率、F1值三、P-R曲线四、ROC曲线、AUC值五、P-R曲线和ROC曲线有什么区别,如何选择?多分类的评价指标References二分类的评价指标对于二分类问题,机器预测的和实际的还是会有所偏差,所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。一、混淆矩阵与TP、TN、FP、FN混淆矩阵预测的类正类负类合计实际的类正
一剑何风情
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2020-06-28 20:22
机器学习
多分类问题下的评估指标
AUC就可以做评价指标在多分类中:1、西瓜书中介绍了宏查准率(macro-P)、宏查全率(macro-R)、宏F1(macro-F1)、以及微查准率(micro-P)、微查全率(micro-R)、微F1(
micro-F1
leung5
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2020-06-25 02:41
个人总结
二分类和多分类问题下的评价指标详析(Precision, Recall, F1,Micro,Macro)
多分类问题下的评价指标分析(Precision,Recall,F1)二分类下的评价指标Accuracy几个常用的术语PrecisionRecallF1-score多分类问题下的评价指标多分类问题下的
micro-F1
JermeryBesian
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2020-06-22 07:37
ML
Algorithm
详解多分类模型的
Micro-F1
/Precision/Recall计算过程
引入关于准确率(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall)、F1的计算过程,之前写过一篇文章[1]。根据文章[1]中的公式,我们可以知道,精度(precision)、查全率(recall)、F1的计算,是针对于二分类器来说的。他们的计算,只与y_true/y_pred有关,也要求y_true/y_pred中,只含有0和1两个数。对二分类模型来说,可以直接调用sklear
ybdesire
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2019-08-01 20:51
Python
Machine
Learning
源码分析
微平均
micro-F1
,宏平均macro-F2计算方法
前言F1是我们常用的衡量指标,不知道有多少同学和我一样,对micromacro一直似懂非懂,于是今天手动算了一下,分享给大家~相信大家看了就明白了本文的前提是,读者已经懂了precision和recall的基本概念,不清楚的同学可以先去看一下其他的文章~差准率(precision)和查全率(recall)对于二分类来说,可以将标签分为正类和负类,如下图真实标签\预测标签正类负类正类TruePosi
白话先生
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2019-07-09 10:48
[分类问题的评估指标] Macro-F1和
Micro-F1
分类问题的评估指标在利用K_means、LR、SVM分类,评估Embedding结果的好坏时,遇到如下代码:不理解当中micro_f1,macro_f1的含义,开此篇学习记录。defclassification(x,y,method='XGBoost'):x_train,x_valid,y_train,y_valid=train_test_split(x,y,test_size=0.2)#rand
Britesun
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2019-01-16 20:40
机器学习
分类问题的几个指标(Precision、Recall、F1-Score、
Micro-F1
、Macro-F1)
混肴矩阵TruePositive(TP)FalseNegative(FN)FalsePositive(FP)FalsePositive(FP)TP、TruePositive真阳性:预测为正,实际也为正FP、FalsePositive假阳性:预测为正,实际为负FN、FalseNegative假阴性:预测与负、实际为正TN、TrueNegative真阴性:预测为负、实际也为负以分类问题为例:真阳性:预
i偏闹ii
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2018-11-09 16:09
Python
分类问题的评估指标
作者版权:林子Leoch007欢迎转载,注明出处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101TPFP0FNTNPositive
Leoch007
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2018-06-13 20:18
机器学习
分类问题的几个评价指标(Precision、Recall、F1-Score、
Micro-F1
、Macro-F1)
四个基本概念TP、TruePositive真阳性:预测为正,实际也为正FP、FalsePositive假阳性:预测为正,实际为负FN、FalseNegative假阴性:预测与负、实际为正TN、TrueNegative真阴性:预测为负、实际也为负。【一致判真假,预测判阴阳。】以分类问题为例:(word公式为什么粘不过来??头疼。)首先看真阳性:真阳性的定义是“预测为正,实际也是正”,这个最好理解,就
TheGkeone
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2018-05-10 23:06
机器学习
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