【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1
文章来自：一个宝藏微信公众号【机器学习炼丹术】 基本概念 首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true posit ...
原文：多分类的评价指标PRF（Macro-F1/MicroF1/weighted）详解
也许是由于上学的时候一直搞序列标注任务，多分类任务又可以简化为简单的二分类任务，所以一直认为PRF值很简单，没啥好看的。然鹅，细看下来竟有点晦涩难懂，马篇博留个念咯 前言 PRF值分别表示准确率 Precision 召回率 Recall 和F 值 F score ，有机器学习基础的小伙伴应该比较熟悉。 根据标题，先区别一下 多分类 与 多标签 ： 多分类：表示分类任务中有多个类别，但是对于每个样本 ...
2019-09-10 15:55 0 5000 推荐指数：
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