召回率的micro.macro.weighted是什么意思

召回率（Recall）是指在所有真实为正例的样本中，被模型正确识别为正例的样本数占比。而在多分类问题中，为了综合考虑多个类别的分类效果，可以计算宏平均（Macro-average）、微平均（Micro-average）和加权平均（Weighted-average）等指标。

- 宏平均（Macro-average）：对每个类别分别计算指标值，然后对所有类别的指标值取算术平均数。每个类别的贡献相等，适用于类别样本数量比较平均的情况。
- 微平均（Micro-average）：将所有类别的真实值和预测值合并后计算指标值。适用于类别样本数量不平均的情况。
- 加权平均（Weighted-average）：对每个类别的指标值进行加权平均，权重为每个类别样本数量占总样本数量的比例。适用于类别样本数量不平均的情况，并且希望更关注样本数量较多的类别。

因此，召回率的micro、macro、weighted分别表示对所有类别的样本进行统计后得到的整体指标值。其中，micro对所有样本进行合并计算，macro对每个类别分别计算再取平均，weighted对每个类别的指标值进行加权平均。

相关问题

'micro', 'macro', 'weighted的设置代码

这些术语通常用于评估模型的性能，具体设置代码取决于使用的机器学习库和评估指标。下面是一些示例：

在scikit-learn中，可以使用metrics模块来计算精度、召回率、F1分数等指标。可以使用参数average来指定使用哪种平均方法：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

y_true = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 0]

# micro-average
print("Micro-average precision:", precision_score(y_true, y_pred, average='micro'))
print("Micro-average recall:", recall_score(y_true, y_pred, average='micro'))
print("Micro-average F1 score:", f1_score(y_true, y_pred, average='micro'))

# macro-average
print("Macro-average precision:", precision_score(y_true, y_pred, average='macro'))
print("Macro-average recall:", recall_score(y_true, y_pred, average='macro'))
print("Macro-average F1 score:", f1_score(y_true, y_pred, average='macro'))

# weighted-average
print("Weighted-average precision:", precision_score(y_true, y_pred, average='weighted'))
print("Weighted-average recall:", recall_score(y_true, y_pred, average='weighted'))
print("Weighted-average F1 score:", f1_score(y_true, y_pred, average='weighted'))

在TensorFlow中，可以使用tf.keras.metrics模块来计算各种指标。可以使用参数weighted来指定是否使用加权平均方法：

import tensorflow as tf

y_true = tf.constant([0, 1, 0, 1])
y_pred = tf.constant([0, 1, 1, 0])

# micro-average
accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy()
accuracy.update_state(y_true, y_pred)
print("Micro-average accuracy:", accuracy.result().numpy())

precision = tf.keras.metrics.Precision()
precision.update_state(y_true, y_pred)
print("Micro-average precision:", precision.result().numpy())

recall = tf.keras.metrics.Recall()
recall.update_state(y_true, y_pred)
print("Micro-average recall:", recall.result().numpy())

f1 = tf.keras.metrics.F1Score(num_classes=2, average='micro')
f1.update_state(y_true, y_pred)
print("Micro-average F1 score:", f1.result().numpy())

# macro-average
precision = tf.keras.metrics.Precision()
precision.update_state(y_true, y_pred)
print("Macro-average precision:", precision.result().numpy())

recall = tf.keras.metrics.Recall()
recall.update_state(y_true, y_pred)
print("Macro-average recall:", recall.result().numpy())

f1 = tf.keras.metrics.F1Score(num_classes=2, average='macro')
f1.update_state(y_true, y_pred)
print("Macro-average F1 score:", f1.result().numpy())

# weighted-average
precision = tf.keras.metrics.Precision()
precision.update_state(y_true, y_pred)
print("Weighted-average precision:", precision.result().numpy())

recall = tf.keras.metrics.Recall()
recall.update_state(y_true, y_pred)
print("Weighted-average recall:", recall.result().numpy())

f1 = tf.keras.metrics.F1Score(num_classes=2, average='weighted')
f1.update_state(y_true, y_pred)
print("Weighted-average F1 score:", f1.result().numpy())

macro avg什么意思

Macro avg是一种用于机器学习和其他统计模型中的平均方法。在多类分类问题中，它计算所有类别的性能指标的平均值。

在分类模型的上下文中，macro avg通过计算所有类别的精确度、召回率和F1分数的平均值来计算。这种方法给每个类别相同的权重，而不考虑每个类别中实例的数量。

例如，如果我们有一个包含三个类别A、B和C的多类别分类问题，并且我们想计算macro avg精确度，则我们首先计算每个类别的精确度，然后取这些值的平均值。如果类别A的精确度为0.8，类别B的精确度为0.6，类别C的精确度为0.7，则macro avg精确度为(0.8 + 0.6 + 0.7) / 3 = 0.7。

Macro avg在我们想评估模型在所有类别上的整体性能时非常有用。但是，在某些类别具有显著更多实例的不平衡数据集中，它可能不太适用。在这种情况下，micro avg或weighted avg可能更合适。