模型中accuracy,macro avg,weighted avg 参数含义
时间: 2023-06-17 16:08:11 浏览: 163
在模型评估中,通常使用准确率(accuracy)来评估模型的表现,它表示分类正确的样本数占总样本数的比例。但是,当数据集中存在类别不平衡的情况时,准确率可能会忽略少数类别的分类效果。
为了更全面地评估模型性能,通常还会使用宏平均(macro avg)和加权平均(weighted avg)两种指标。宏平均是对每个类别的指标进行算术平均,不考虑各个类别的样本数量。加权平均是对每个类别的指标进行加权平均,考虑各个类别的样本数量。
例如,对于一个多分类问题,假设有3个类别 A、B、C,模型预测结果如下表所示:
| 真实标签 | 预测标签 |
|--------|--------|
| A | A |
| A | B |
| B | B |
| C | B |
| C | C |
则模型的准确率为3/5=0.6。宏平均和加权平均的计算如下:
- 宏平均:对于每个类别,计算精确率、召回率和F1值,然后对它们进行算术平均。假设模型预测正确的样本数分别为2、1、1,则各个类别的精确率为2/2=1、1/2=0.5、1/1=1,宏平均的精确率为(1+0.5+1)/3=0.83。
- 加权平均:对于每个类别,计算精确率、召回率和F1值,然后对它们进行加权平均。假设各个类别的样本数分别为2、1、2,则加权平均的精确率为(2/5\*2+1/5\*1+2/5\*1)=1.2/5=0.24。
综上所述,宏平均和加权平均可以更全面地评估模型的性能,特别是在存在类别不平衡的情况下。
相关问题
precision recall f1-score support Ham 0.96 1.00 0.98 1078 Spam 0.95 0.60 0.73 122 accuracy 0.96 1200 macro avg 0.95 0.80 0.85 1200 weighted avg 0.96 0.96 0.95 1200
这是一个分类模型的评价结果,其中包含了准确率、精确率、召回率、F1得分和支持度等指标。具体解释如下:
- 准确率(accuracy):模型正确预测的样本数占总样本数的比例,这里的准确率为0.96,表示模型正确预测的比例为96%。
- 精确率(precision):模型预测为正类的样本中,真正为正类的样本数占总预测为正类的样本数的比例,这里的精确率为0.95,表示模型预测为正类的样本中,有95%真正为正类。
- 召回率(recall):真正为正类的样本数占所有真正为正类的样本和被预测为正类但实际为负类的样本数之和的比例,这里的召回率为0.60,表示模型预测为正类的样本中,只有60%真正为正类。
- F1得分(F1-score):综合考虑精确率和召回率的得分,其数值越高表示模型的性能越好,这里的F1得分为0.73,表示模型的性能一般。
- 支持度(support):每个类别的样本数,这里Ham类有1078个样本,Spam类有122个样本。
综合上述指标,该模型在预测Ham类时表现非常好,但在预测Spam类时表现较差,可能需要进一步优化模型的性能。
precision recall f1-score support negative 0.67 0.01 0.03 139 neutral 0.00 0.00 0.00 97 positive 0.74 1.00 0.85 664 accuracy 0.74 900 macro avg 0.47 0.34 0.29 900 weighted avg 0.65 0.74 0.63 900
It appears to be a classification report for a machine learning model. The report shows the precision, recall, and F1-score for three classes: negative, neutral, and positive. The model achieved high precision and recall for the positive class, but very low precision and recall for the negative and neutral classes. The overall accuracy of the model is 0.74, which is not very high. The macro average F1-score is 0.29, indicating that the model is not performing well overall. The weighted average F1-score is 0.63, which means that the model is better at predicting the positive class than the negative or neutral classes.
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