一,多分類的混淆矩陣
多分類混淆矩陣是二分類混淆矩陣的擴展
祭出代碼,畫線的那兩行就是關鍵啦:
二,查看多分類的評估報告
祭出代碼,使用了classicfication_report()
三,宏平均與微平均
公式是神看的,我是學弱...直接看例子,沒有復雜的公式:
宏平均
微平均
宏平均和微平均的對比
- 如果每個class的樣本數量差不多,那么宏平均和微平均沒有太大差異
- 如果每個class的樣本數量差異很大,而且你想:
- 更注重樣本量多的class:使用微平均
- 更注重樣本量少的class:使用宏平均
- 如果微平均大大低於宏平均,檢查樣本量多的class
- 如果宏平均大大低於微平均,檢查樣本量少的class
代碼如何實現微平均和宏平均
傳參數指定即可..sklearn真的很強大.