宏平均macro average

最新推荐文章于 2024-04-10 17:19:38 发布
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分类专栏： AI理论 文章标签： 神经网络 机器学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq280929090/article/details/70598629
版权
多分类问题的“宏平均”（macro-average）与“微平均”(micro-average)
weixin_42677438的博客
08-03 7608
多分类问题的“宏平均”（macro-average）与“微平均”(micro-average)
多类分类(Multi-label classification)性能评价之宏平均(macro-average)与微平均(micro-average)
疯子的专栏
07-16 1万+
通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的，不过可能会出现一个很严重的问题：例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机，其中有600台iphone6, 300台galaxy s6, 50台华为mate7,50台mx4(当然，这些信息分类器是
宏平均（macro avg）、微平均（micro avg）、加权平均（weighted avg)、精度（precision）、召回率recall、f1score、confusion matrix
咖乐部
11-04 8603
分类任务： 宏平均：对类的平均。有两类，直接 （0.24+0.73）/2 = 0.45 微平均：对每个样本的平均。样本总数有7535+22462个 ：0.24*7535+0.73*22462 加权平均：考虑了权重的宏平均。0.24*（7535/29997）+0.73*（22462/29997） 分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_28576553/ar..
多标签分类的结果评估---macro-average和micro-average介绍
weixin_30460489的博客
04-13 1408
一,多分类的混淆矩阵 多分类混淆矩阵是二分类混淆矩阵的扩展 祭出代码,画线的那两行就是关键啦: 二,查看多分类的评估报告 祭出代码,使用了classicfication_report() 三,宏平均与微平均 公式是神看的,我是学弱...直接看例子,没有复杂的公式: 宏平均 微平均 宏平均和微平均的对比 如果每个class的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异 如果每...
多分类条件下分类指标：Macro-average和Micro-average，以及Weighted-average
热门推荐
jmhIcoding
03-17 1万+
在二分类条件下，我们可以很轻易的在混淆矩阵的基础上定义出各种指标（例如Accurarcy, precision, F1F_1F1​, recall），其定义方法如下： true positive: TP，真实情况为True,预测也为正的样本数。 false positive:FP，真实情况为False，预测为正的样本数。 false negative:FN，真实情况为True，预测为负的样本数。 true negative: TN，真实情况为False，预测为负的样本数。 对于这四个指标，在英文的取名是是
Micro- and macro-averages
weixin_30485799的博客
05-23 185
https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin/16001 Micro- and macro-averages (for whatever metric) will compu...
(笔记)宏平均和微平均
qq_42008588的博客
04-29 2427
目录 应用场景：多分类 计算公式： 例子： 例（1） 宏平均： 微平均： 例（2）： 宏平均： 微平均： 例（3）： 区别+更详细的应用场景： 结论： 应用场景：多分类 计算公式： （转自：谈谈评价指标中的宏平均和微平均_chenpe32cp的博客-优快云博客） 两句话就是： 宏平均先在每个类别上计算P、R、F值，再取平均，我猜它之所以叫宏平均就是因为它用到了÷n；（自己的猜测，帮助理解） 微平均看总体的P、R，然后计算F； 例子： 例（1） （链..
【二分类问题】通过混淆矩阵计算宏平均、微平均与weighted
m0_53119847的博客
06-03 1606
最近在做二分类问题的评估时陷入深思 面对着sklearn中颇为直接dprecision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)
多分类混淆矩阵 宏平均
09-13
宏平均（Macro Average）是一种计算多分类混淆矩阵的指标。在计算混淆矩阵时，每个类别都有自己的准确率、召回率和 F1 值。宏平均将所有类别的指标求平均，而不考虑类别的样本数量。 计算宏平均的步骤如下： 1. ...
关于宏平均（Macro-averaging）和微平均（Micro-averaging）
chenpe32cp的博客
10-12 1万+
本为转载与此 今天在阅读周志华老师的《机器学习》一书时，看到性能度量这一小节，里面讲到了宏平均和微平均的计算方法，这也是我一直没有很清晰的一个概念，于是在看了之后又查阅了一些资料，但是还是存在一些问题，想和大家分享一下。 （1）召回率、准确率、F值 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为： 真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例...
汇编——用宏求平均值
喝肾宝果奶
06-01 558
data SEGMENT shuzu DW 104,-100,2,2,100,2,5,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 DAT DW 0 SHOW DB 4 DUP(0 data ENDS CODES SEGMENT ASSUME CS:CODES,DS:DATAS,SS:STACKS START: mov ax,data mo...
宏平均（Macro-averaging）、微平均（Micro-averaging）和权重平均（weight-averaging）的理解
Lisen’s blog
05-13 1万+
很多博客关于宏平均，微平均，权重平均介绍了一大堆的公式，让人看了一头雾水，本文主要重点介绍怎么计算，从实例出发，相信大家在跟着算完一遍之后就知道这三个平均的意思了。 相关定义： 真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。 假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别为正例。 假负例（False Negative，FN）：真实类别为正例，预测类别为负例。 真负例（True Negative，TN）：真实类别为负例，预测类别为负例。 以正例为例计算：
宏观平均值和加权平均值（笔记自用）
weixin_45246566的博客
04-10 541
在做机器学习的作业，使用MLP分类indian pines数据集，两层隐藏层，大小都是1024，优化器Adam、激活函数ReLU、交叉熵损失、数据集划分4：1。
Micro Average vs Macro average之python实现
abq43525的博客
05-07 495
Micro Average vs Macro average Precision and recall are then defined as: Recall in this context is also referred to as the true positive rate orsensitivity, and precision is also refe...
【机器学习】多分类任务的性能评价——宏平均和微平均
ccszbd的博客
05-24 1万+
很多时候我们有多个二分类混淆矩阵，例如进行多次训练/测试，每次得到一个混淆矩阵；或是在多个数据集上进行训练/测试，希望估计算法的“全局”性能；甚或是执行多分类任务，每两两类别的组合都对应一个混淆矩阵。总之，我们希望在n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率和查全率。 二分类的分类结果混淆矩阵 真实情况/预测结果 正例 反例 正例 TP（真正例） FN（假反例） 反例 FP（假正例） ...
辨析sklearn.metrics里的average参数：binary/micro/macro/weighted/samples
Tobi
07-17 9916
前言 最近在搞一个多标签分类项目，涉及到metrics的选择，正好趁此搞清楚metrics里常用的几种average方式，官方api（见下图）里的解释感觉有的关键点还是不清晰，还是要自己摸索计算验证一番。说到这里不得不吐槽一下，网上一搜全是直接把API里的翻译成中文，然后就发一篇博文，请问有什么意义呢？还不如不发，浪费查找者的精力。所以决定写一篇具体的分析，加深自己及对此有疑问的同道的理解。 下面就开始分别介绍None、binary、micro、macro、weighted、samples这..
评价指标--Micro Average, Weighted Average, Macro average
weixin_45252975的博客
07-16 369
各个类别直接算。—偏向于数量多的准确率。
多分类问题考察指标：宏平均（Macro-averaging）和微平均（Micro-averaging）
weixin_39490983的博客
04-24 6127
当我们的问题属于多分类问题时，考察在不同类别下综合考察分类器的优劣，需要引入宏平均（Macro-averaging）、微平均（Micro-averaging）。 宏平均（Macro-averaging）是指所有类别的每一个统计指标值的算数平均值，也就是宏精确率（Macro-Precision），宏召回率（Macro-Recall），宏F值（Macro-F Score），其计算公式如下： 宏查准率...
宏平均的算法实现：Python与R语言
AI天才研究院
12-29 1056
1.背景介绍 宏平均(Moving Average, MA)是一种常用的技术指标，用于分析价格走势和市场趋势。它是一种平均值，通过将过去一定期数的价格数据进行平均，从而得到一个平滑的线条。宏平均可以帮助投资者更好地理解市场的趋势，并根据趋势进行交易决策。 在本文中，我们将讨论宏平均的算法实现，以及如何使用Python和R语言实现宏平均。我们将从以下几个方面进行讨论： 背景介绍 核心概念与联...
宏平均F1分数
最新发布
03-12
好的，我需要解释宏平均F1分数（macro-average F1 score）的定义和计算方法。首先，我应该回忆一下F1分数的基础知识。F1分数是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数，常用于分类模型的评估，尤其是在...
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