设某任务真实的分类标签和自动分类系统预测的分类结果如下: y_true =[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4] y_pred=[1,1,1,2,3,2,2,4,3,1,3,3,2,4,4,3] 求该分类系统的宏平均准确率Macro-P、召回Macro-R和F值Macro-F,以及微平均准确率Micro-P、召回率Micro-R和F值Micro-F。写出详细过程
时间: 2023-06-02 15:03:37 浏览: 82
首先,宏平均(Macro)和微平均(Micro)是两种平均计算方法。宏平均计算指标时,是将每个类别的指标分别计算得到各自的结果后,再取平均值;而微平均则是将每个样本的指标都计算得到各自的结果,再将结果取平均值。下面对该分类系统的准确率、召回率和F值进行计算:
先计算各个类别的精度和召回率:
| 类别 | 真阳性 | 假阳性 | 假阴性 | 精度(P) | 召回(R) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 3 | 1 | 2 | 3/4=0.75 | 3/5=0.60 |
| 2 | 2 | 2 | 2 | 2/4=0.50 | 2/5=0.40 |
| 3 | 3 | 1 | 2 | 3/4=0.75 | 3/3=1.00 |
| 4 | 2 | 1 | 1 | 2/3=0.67 | 2/3=0.67 |
接着,计算宏平均的准确率、召回率和F值:
宏平均准确率Macro-P=(0.75+0.50+0.75+0.67)/4=0.67
宏平均召回率Macro-R=(0.60+0.40+1.00+0.67)/4=0.67
宏平均F值Macro-F=2*Macro-P*Macro-R/(Macro-P+Macro-R)=2*0.67*0.67/(0.67+0.67)=0.67
最后,计算微平均的准确率、召回率和F值:
微平均准确率Micro-P=(3+2+3+2)/(16)=0.50
微平均召回率Micro-R=(3+2+3+2)/(16)=0.50
微平均F值Micro-F=2*Micro-P*Micro-R/(Micro-P+Micro-R)=2*0.50*0.50/(0.50+0.50)=0.50