多分类计算精准率召唤率和f1score值一样

在多分类问题中，计算精确率、召回率和F1-score的方式与二分类问题在原理上是一样的。但是在多分类问题中，由于存在多个类别，需要对各个类别进行单独计算，然后再进行平均或加权平均。

精确率是指分类器判断为某类的样本中，真正属于该类别的样本所占的比例。对于多分类问题，我们需要对每个类别分别计算精确率，然后再进行平均。如果各个类别的样本数不平衡，可以采用加权平均的方式计算精确率。

召回率是指样本中属于某类别的样本被正确预测为该类别的比例。同样，对于多分类问题，我们需要对每个类别分别计算召回率，然后再进行平均或加权平均。

F1-score是精确率和召回率的综合指标，可以用来评估分类器的性能。F1-score的计算公式为：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。F1-score值越高，说明分类器的性能越好。

在某些情况下，多分类问题中不同类别的精确率、召回率和F1-score值可能是一样的，这可能意味着分类器在各个类别上的预测能力很一致。然而，这样的情况在实际应用中比较罕见，通常是因为数据集中的样本分布或类别之间的差异很小所导致的。通常来说，不同类别的精确率、召回率和F1-score值是有差异的，我们需要综合考虑这些指标来评估分类器的性能。