多类分类(Multi-label classification)性能评价之宏平均(macro-average)与微平均(micro-average)

最新推荐文章于 2025-10-23 14:29:00 发布
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#分类评价 #宏平均 #微平均 #多标签分类

本文介绍了在多类分类任务中，仅使用accuracy评估分类器性能的不足，并详细阐述了宏平均（macro-average）和微平均（micro-average）的概念。宏平均是各类别的F1值的算术平均，而微平均则关注总体预测正确的样本数量。通过实例解释了两者之间的区别，指出宏平均在类别分布不均衡时更能体现分类器的性能，而微平均则更侧重整体预测的准确性。

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，这些信息分类器是不知道的。。。)。如果分类器只是简单的把所有的手机都预测为iphone6, 那么通过上面的公式计算的准确率accuracy为0.6，看起来还不错;可是三星，华为和小米的全部预测错了。如果再给一个袋子，里面装着600台galaxy s6, 300台mx4, 50台华为mate7,50台iphone，那这个分类器立马就爆炸了，连回家带孩子的要求都达不到

所以，仅仅用accuracy来衡量一个分类器的性能是很不科学的

为此，引入了宏平均(micro-average)的概念

介绍宏平均之前，还要介绍几个概念：

(1)precision(准确率，查准率)

(2)recall(召回率，查全率)

(3)F-measure

文字性的概念我就不水，我从符号上来表示一下吧：

多类分类问题中，分类结果一般有4种情况:

  • 属于类C的样本被正确分类到类C，记这一类样本数为 TP
  • 不属于类C的样本被错误分类到类C，记这一类样本数为 FP
  • 属于类别C的样本被错误分类到类C的其他类，记这一类样本数为 TN
  • 不属于类别C的样本被正确分类到了类别C的其他类，记这一类样本数为 FN                     

从字面意思上来说，某一类别C的准确率(查准率)可以理解为预测该类样本的准确性：

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