機器學習--Micro Average,Macro Average, Weighted Average
根據前面幾篇文章我們可以知道，當我們為模型泛化性能選擇評估指標時，要根據問題本身以及數據集等因素來做選擇．本篇博客主要是解釋Micro Average，Macro Average，Weighted Average．這三者常用於多分類任務，他們的計算方法有細微的差別，因此在各自表示的含義和適用 ...
原文：多標簽分類的結果評估---macro-average和micro-average介紹
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 ...
2018-04-13 18:09 2 5029 推薦指數：
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參考文獻： http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html ...
多標簽分類的結果評估指標介紹
多標簽分類的結果評估---macro-average和micro-average介紹 https://blog.csdn.net/Candy_GL/article/details/83059217 sklearn中 F1-micro 與 F1-macro區別和計算原理 https ...
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