模型评估指标micro avg、macro avg和weighted avg的计算方式及区别

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#机器学习 #深度学习

博客介绍了模型评估指标micro avg、macro avg和weighted avg的计算方式，并阐述了它们之间的区别，属于机器学习和深度学习领域的技术内容。
Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
仙魁XAN
05-28 1966
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
多分类问题的“宏平均”（macro-average）与“微平均”(micro-average)
weixin_42677438的博客
08-03 7825
多分类问题的“宏平均”（macro-average）与“微平均”(micro-average)
python 能源系统建模：message-ix Integrated assessment model的安装
Cmmmmm丶的博客
11-24 2791
点赞发Nature 关注中Science message-ix是IIASA做的全球能源系统综合评估模型的python包，19年发布，提供了很方面的python API做 ———————— 我是仁荷大学的经管博士生(我的google scholar, 我的Github)，关注能源转型过程中的环境、经济问题。 专注于分享利用python科研的技巧，欢迎一起交流、学习、合作。 关于我的博客内容、其他相关的研究问题，有问题可以评论、私信我~ ...
【机器学习-分类模型评价指标】混淆矩阵&分类报告
m0_51933492的博客
08-26 7978
混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（Classification Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）等方法。 混淆矩阵里面统计的是个数，有时候面对大量的数据,光凭算个数，很难衡量模型的优劣。因此混淆矩阵在基本的统计结果上又延伸了如下4个指标 在实际场景中，有时候需要同时关注精准率和召回率。这种情
【机器学习-模型评价指标】宏平均（macro avg）、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)
Joyeishappy的博客
08-11 1万+
我们使用 sklearn.metric.classification_report 工具对模型的测试结果进行评价时，会输出如下结果：（表格） 0 precision recall f1-score support 0 0.99 0.99 0.99 155 1 0.90 0.82 0.86 11 accuracy
【分类模型评价】宏平均（macro avg）、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)
Joker 007的博客
02-14 2万+
当我们使用 sklearn.metric.classification_report 工具对模型的测试结果进行评价时，会输出如下结果： 对于 精准率（precision ）、召回率（recall）、f1-score，他们的计算方法很多地方都有介绍，这里主要讲一下micro avg、macro avg 和weighted avg 他们的计算方式。 1、宏平均 macro avg: 对每个类别的 精准、召回和F1 加和求平均。 精准macro avg =(P_no+P_yes) / 2 =(0.24+0.73)
(二)sklearn.metrics.classification_report中的Micro/Macro/Weighted Average指标
机器人视觉感知
05-09 2119
sklearn.metrics.classification_report中的Micro/Macro/Weighted Average指标
我现在不需要macro avg和weighted avg，我需要accuracy
最新发布
03-11
好的，我现在需要帮助用户解决如何在分类模型评估中只使用accuracy而不使用macro avg和weighted avg的问题。首先，我得仔细理解用户的需求。用户提到参考了三个引用内容，都是关于多分类评价指标的，尤其是macro-...
怎么把 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762分成 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762
06-03
result = " 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 ...
Precision、Specificity、Sensitivity、Accuracy & F1-score：给定一个混淆矩阵作为输入，这个函数计算感兴趣的主要统计数据，包括macro AVG和microAVG。-matlab开发
05-31
给定一个混淆矩阵作为输入，该函数计算感兴趣的主要统计数据（包括宏 AVG 和 microAVG）： 'name' 'classes' 'macroAVG' 'microAVG' 精度// / xo 特异性 // / / xo 灵敏度 / / / xo 准确度 / / / xo F1-score // / / xo
message_ix:综合评估和能源系统模型MESSAGEix
03-11
MESSAGEix框架 MESSAGEix是IIASA能源，气候与环境（ECE）计划自1980年代以来开发的多功能，动态系统优化建模框架。 MESSAGE是用于战略能源规划和能源工程，经济，环境（E4）系统综合评估的模型的特定数学公式。 线性规划优化模型可以链接到一般均衡MACRO模型，以纳入能源和商品的价格与需求水平之间的反馈。 message_ix Python软件包包括MESSAGE，MACRO及其链接的实现，以及用于模型构建的科学编程API和工具，测试套件和文档。 该框架基于IIASA的，该提供了用于强大的数字情景分析的数据仓库功能。 执照 版权所有:copyright:2018–2021 IIASA能源，气候与环境（ECE）计划 MESSAGEix框架已根据Apache许可版本2.0（“许可”）获得许可； 除非符合许可，否则不得使用该存储库中的文件。 您可以在处获得许可证的副本。 除非适用法
【机器学习-模型评价】宏平均（macro avg）、微平均(micro avg)和加权平均(weighted avg)
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weixin_43090631的博客
07-08 2万+
当我们使用 sklearn.metric.classification_report 工具对模型的测试结果进行评价时，会输出如下结果： 对于 精准率（precision ）、召回率（recall）、f1-score，他们的计算方法很多地方都有介绍，这里主要讲一下micro avg、macro avg 和weighted avg 他们的计算方式。 1、宏平均 macro avg: 对每个类别的 精准、召回和F1 加和求平均。 精准 macro avg=(P_no+P_yes)/2=（0.24+0.
机器学习训练集、验证集、测试集，分类问题和回归问题评估指标，交叉验证法，macro avg与weighted avg含义，roc_auc_score与classification_report函数
我的个人博客
08-09 9717
机器学习训练集、验证集、测试集，分类问题和回归问题评估指标，数据集划分方式：交叉验证法，precision、recall、f1-score与accuracy介绍，maro avg：宏平均，计算方式为每个类型的算术平均，weighted avg：加权平均，是用每个类型样本数量与对应权重相乘再除以所有类别的样本总数，ROC、AUC
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 9252
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.csdn.net/sinat_28576553/ar..
机器学习--分类性能评价之Micro Average,Macro Average, Weighted Average
xiaobai1_1的博客
12-18 1465
本篇博客主要是解释Micro Average，Macro Average，Weighted Average．这三者常用于多分类任务，他们的计算方法有细微的差别，因此在各自表示的含义和适用场景上也有细微的差别。 https://www.cnblogs.com/laozhanghahaha/archive/2004/01/13/12499979.html micro 使用场景：在计算公式中考虑到了每个类别的数量，所以适用于数据分布不平衡的情况；但同时因为考虑到数据的数量，所以在数据极度不平衡的情况下，数量较多数
机器学习--Micro Average,Macro Average, Weighted Average
yimenren的博客
12-20 1179
转载自： 机器学习--Micro Average,Macro Average, Weighted Average - 老张哈哈哈 - 博客园 (cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/laozhanghahaha/p/12499979.html 根据前面几篇文章我们可以知道，当我们为模型泛化性能选择评估指标时，要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average，Macro Average，Weighted Average．这三者常用于多.
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：
Python多分类问题下，微观准确率（micro-PR）和宏观准确率（macro-PR）的计算
与其临渊羡鱼,不如退而结网
09-04 578
其中，微观准确率（micro-PR）和宏观准确率（macro-PR）是两个常用的评估指标。在上面的代码中，我们首先使用NumPy的函数计算了微观准确率（Micro-PR）。通过比较预测结果和真实标签，我们分别计算了真阳性（TP），假阳性（FP）和假阴性（FN）。接下来，我们使用相同的原理计算了宏观准确率（Macro-PR）。请注意，这只是一个简单的示例来演示如何计算微观准确率和宏观准确率。Python多分类问题下，微观准确率（micro-PR）和宏观准确率（macro-PR）的计算。
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