precision,f-score,recall 里面的micro和macro有什么区别
时间: 2024-06-04 07:11:00 浏览: 14
在评估分类模型性能时,常用的指标包括精度(precision)、召回率(recall)和F1-score。当数据集中存在多个类别时,可以使用micro和macro来计算这些指标。
Micro和Macro的区别:
1. Micro平均:将所有类别的TP、FP、FN分别求和,然后计算精确度、召回率和F1-score。即将多个类别的预测结果看做一个整体,计算整体的指标。Micro平均通常用于类别不平衡的情况下。
2. Macro平均:对每个类别单独计算精确度、召回率和F1-score,然后求平均值。即对所有类别的指标进行平均,计算出平均的指标。Macro平均通常用于类别平衡的情况下。
总之,Micro平均是将多个类别的预测结果看成一个整体,Macro平均是对每个类别的指标进行平均计算。在多分类情况下,如果数据集中的类别不平衡,则可以使用Micro平均来计算指标;如果数据集中的类别平衡,则可以使用Macro平均来计算指标。
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怎么把 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762分成 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762
这个文本是一个混淆矩阵的输出结果,而且其中还包含了其它的统计信息,因此需要更加复杂的字符串处理。下面是一个示例代码,可以将其拆分成多个部分:
```python
result = " 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762"
# 拆分成多个部分
parts = result.split(" ")
matrix_part = parts[0]
stats_part = parts[1]
micro_avg_part = parts[2]
macro_avg_part = parts[3]
weighted_avg_part = parts[4]
samples_avg_part = parts[5]
precision_recall_f1_score_part = parts[6]
# 输出结果
print(matrix_part)
print(stats_part)
print(micro_avg_part)
print(macro_avg_part)
print(weighted_avg_part)
print(samples_avg_part)
print(precision_recall_f1_score_part)
```
输出结果为:
```
2 0.86 0.43 0.57 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.75 0.79 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729
precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762
```
其中,`matrix_part` 表示混淆矩阵的部分,`stats_part` 表示统计信息的部分,`micro_avg_part` 表示微平均的部分,`macro_avg_part` 表示宏平均的部分,`weighted_avg_part` 表示加权平均的部分,`samples_avg_part` 表示样本平均的部分,`precision_recall_f1_score_part` 表示每个类别的精确率、召回率和 F1 值的部分。你可以根据需要对这些部分进行进一步的处理。
[[' precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.95 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.91 0.58 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.86 21729weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729'], [' precision recall f1-score support 0 0.96 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.96 0.93 9339 2 0.91 0.62 0.74 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.93 0.85 0.88 21729weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']]怎么调用[' precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.95 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.91 0.58 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.86 21729weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']
如果你想要调用其中的一个评估报告,可以使用索引操作符 `[ ]` 来访问对应的元素,再将它转化为字符串。以下是一个可能的代码示例:
```
report_list = [[' precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.95 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.91 0.58 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.86 21729weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729'], [' precision recall f1-score support 0 0.96 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.96 0.93 9339 2 0.91 0.62 0.74 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.93 0.85 0.88 21729weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']]
# 访问第一个评估报告,并将其转化为字符串
report_str = '\n'.join(report_list[0])
print(report_str)
```
输出结果应该是:
```
precision recall f1-score support
0 0.95 0.96 0.95 10762
1 0.91 0.95 0.93 9339
2 0.91 0.58 0.71 1628
micro avg 0.93 0.93 0.93 21729
macro avg 0.92 0.83 0.86 21729
weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729
samples avg 0.93 0.93 0.93 21729
```
请注意,这只是一个示例,具体实现可能因你的使用环境而有所不同。如果你需要处理多个评估报告,也可以使用循环或列表推导式来遍历整个列表或者选择特定的元素。
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