多標籤分類的結果評估---macro-average和micro-average介紹
一,多分類的混淆矩陣
多分類混淆矩陣是二分類混淆矩陣的擴充套件
祭出程式碼,畫線的那兩行就是關鍵啦:
二,檢視多分類的評估報告
祭出程式碼,使用了classicfication_report()
三,巨集平均與微平均
公式是神看的,我是學弱...直接看例子,沒有複雜的公式:
巨集平均
微平均
巨集平均和微平均的對比
- 如果每個class的樣本數量差不多,那麼巨集平均和微平均沒有太大差異
- 如果每個class的樣本數量差異很大,而且你想:
- 更注重樣本量多的class:使用巨集平均
- 更注重樣本量少的class:使用微平均
- 如果微平均大大低於巨集平均,檢查樣本量多的class
- 如果巨集平均大大低於微平均,檢查樣本量少的class
程式碼如何實現微平均和巨集平均
傳引數指定即可..sklearn真的很強大.
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