宏平均召回率是怎么回事
时间: 2024-03-22 16:26:07 浏览: 16
宏平均召回率是一种用于评估多分类问题中模型性能的指标,它是每个类别召回率的算术平均值。召回率是指在所有真实类别为某一类别的样本中,模型正确预测为该类别的比例。因此,宏平均召回率是指在所有类别中计算召回率的平均值,而不考虑每个类别的样本数。
例如,如果一个模型在3个类别中的召回率分别为0.8、0.7和0.6,那么它的宏平均召回率为(0.8+0.7+0.6)/3=0.7。它的意义在于,模型在每个类别中的表现都被平等地考虑,不会因为某个类别的样本数较多而对整体评估产生较大影响。
相关问题
设两个查询Q1、Q2,的相关文档数分别为80个和40个,某系统对Q1检索中60个结果其中正确数目为48,系统对Q2检索出30个结果,其中正确的数目为21。求查询Q1和Q2的正确率的宏平均,召回率的宏平均,正确率的微平均,召回率的微平均
宏平均指对每个查询的指标进行算术平均,而微平均指对所有查询的结果进行统计后再计算指标。因此,对于给定的Q1和Q2,可以计算出以下指标:
Q1的正确率=48/60=0.8,Q2的正确率=21/30=0.7
Q1的召回率=48/80=0.6,Q2的召回率=21/40=0.525
宏平均的正确率=(0.8+0.7)/2=0.75,宏平均的召回率=(0.6+0.525)/2=0.5625
微平均的正确率=(48+21)/(60+30)=0.6333,微平均的召回率=(48+21)/(80+40)=0.525
因此,查询Q1和Q2的正确率的宏平均为0.75,召回率的宏平均为0.5625,正确率的微平均为0.6333,召回率的微平均为0.525。
二分类下的宏平均和微平均
在二分类问题中,通常将数据集中的样本分为正和负类两个类别,而宏平均和微平均是两种计算二分类模型性能指标的方法。
宏平均(macro-average)是对每个类别分别计算模型的性能指标,然后取平均值。例如,在分类问题中,可以分别计算正类和负类的精确率和召回率,然后对两个类别的精确率和召回率分别取平均值作为模型的宏平均精确率和宏平均召回率。
微平均(micro-average)是将所有类别的真阳性、假阳性和假阴性的数量加总,然后计算出综合的精确率和召回率。例如,在分类问题中,可以将所有样本的真阳性、假阳性和假阴性的数量加总,然后计算出综合的精确率和召回率作为模型的微平均精确率和微平均召回率。
宏平均和微平均各有优缺点,宏平均适用于数据集中每个类别的样本数量相等或者相近的情况,而微平均则适用于数据集中每个类别的样本数量差别较大的情况。在实际应用中,需要根据具体任务和数据集的特点选择合适的性能指标和计算方法。
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