F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976   本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score.决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看. F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元

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 Micro Average Micro Average会考虑到所有类别的贡献．举个例子, 假设我们有四个类A,B,C,D. 通过模型预测得到了预测值: 真实值:A, A, A, A, B

转自:https://datascience.stackexchange.com/questions/15989/micro-average-vs-macro-average-performance-in-a-multiclass-classification-settin 1.计算方式不同 A macro-average will compute the metric independently for each class and then take the average (hence t

Illustrated: Efficient Neural Architecture Search --- Guide on macro and micro search strategies in ENAS 2019-03-27 09:41:07 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/illustrated-efficient-neural-architecture-search-5f7387f9fb6 Designi

总结自<机器学习>周志华 2.3 目录 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 二.对于多分类问题 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 混淆矩阵(confusion matrix):   预测结果    真实情况 正例  反例  正例  TP,true positive,真正 FN,false negative 假反 反例  FP ,false pos

from sklearn.metrics import precision_score,recall_score print (precision_score(y_true, y_scores,average='micro')) average:string,[None,'binary'(默认),'micro','macro','samples','weighted'] 该参数对于多类/多标签目标是必需的.如果None,返回每个班级的分数.否则,这将确定对数据执行的平均类型: 'binary':

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

常用插件整理: http://blog.sina.com.cn/s/blog_60b5e13e0102vz6q.html    插件带有链接 http://blog.csdn.net/kagoy/article/details/11897597   分类整理 以下是我常用的: 1.提高代码质量类: JadClipse: 反编译 http://jingyan.baidu.com/article/84b4f565e8249b60f6da320e.html     安装 CheckStyle : 检查

常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行过程中将不会在起作用,这种切分方法比较迅速,但是一个比较明显的缺点是不能直接处理连续型的特征,只有事先将连续型的数据转换成离散型才能再ID3算法中使用. CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子

一.初识jQuery jQuery是一个JavaScript函数库.主要包含的功能有:HTML元素的选取.操作,CSS操作,HTML事件函数,JavaScript特效和动画,HTML DOM遍历和修改,AJAX,Utilities. 二.引入jQuery 向网页中添加jQuery有两种方式(1):从jQuery官网下载jQuery库,然后在网页中引入.(2):从CDN中载入jQuery,常用的有百度和新浪的库,链接如:http://apps.bdimg.com/libs/jquery/2.1.4

本文重点讲述Linux命令的使用,命令是学习Linux必须熟练掌握的一个部分.Linux下的命令大概有600个,而常用的命令其实只有80个左右,这些常用的命令是需要灵活掌握的.虽然Linux的各个发行版大同小异,但是常用命令基本相同,因此只要掌握了常用的Linux命令,就能融会贯通.触类旁通各个Linux版本了.本章通过分类的方式详细介绍常用命令的使用语法与技巧. 4.1 Linux下的shell简介 4.1.1 什么是shell(略) 4.1.2 shell命令的语法分析 Linux下的各种s

arcpy.mapping常用四大件-Layer by 李远祥 图层是地图里面非常重要的组成,几乎所有的制图显示都与图层有关.首先它是连接数据与符号渲染的重要桥梁,其次在出版地图中,图层又与图例关联在一起,当然,图层最重要的就是组织数据,数据的分类.上下叠加.标注的显示等等,全部都跟图层扯上关系.在arcpy.mapping 中,Layer是一个非常重要的类型,如果说MapDocument 是arcpy.mapping 的首要入口,那么Layer就是坐在mapping里面的VIP了. 在arcp

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

LSTM是RNN的一种算法, 在序列分类中比较有用.常用于语音识别,文字处理(NLP)等领域. 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置.  本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用. 用来给初步学习RNN的一个范例,便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下: 代码片段 : 数据准备 def makedata(): img_rows, img_cols = 28, 28 mnist = fetch_mldata("MNIST original") # resc

前面我们学习过回归问题,比如对于房价的预测,因为其预测值是个连续的值,因此属于回归问题. 但还有一类问题属于分类的问题,比如我们根据一张图片来辨别它是一只猫还是一只狗.某篇文章的内容是属于体育新闻还是经济新闻等,这个结果是有一个全集的离散值,这类问题就是分类问题. 我有时会把回归问题看成是分类问题,比如对于房价值的预测,在实际的应用中,一般不需要把房价精确到元为单位的,比如对于均价,以上海房价为例,可以分为:5000-10万这样的一个范围段,并且以1000为单位就可以了,尽管这样分出了很多类,但

sklearn CART决策树分类 决策树是一种常用的机器学习方法,可以用于分类和回归.同时,决策树的训练结果非常容易理解,而且对于数据预处理的要求也不是很高. 理论部分 比较经典的决策树是ID3.C4.5和CART,分别分析信息增益.增益率.基尼指数,总体思想是不断降低信息的不确定性,最后达到分类的目的. 这里介绍的CART(Classification And Regression Tree)决策树选用基尼指数(Gini Index)来依次选择划分属性 \[Gini(D)=\sum_{k=1

引自:http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要

RAID定义 RAID(Redundant Array of Independent Disk 独立冗余磁盘阵列)技术是加州大学伯克利分校1987年提出,最初是为了组合小的廉价磁盘来代替大的昂贵磁盘,同时希望磁盘失效时不会使对数据的访问受损失而开发出一定水平的数据保护技术.RAID就是一种由多块廉价磁盘构成的冗余阵列,在操作系统下是作为一个独立的大型存储设备出现.RAID可以充分发挥出多块硬盘的优势,可以提升硬盘速度,增大容量,提供容错功能够确保数据安全性,易于管理的优点,在任何一块硬盘出现问题

在平时写PL/SQL的时候,经常要用到很多系统自带的函数,而这些函数用起来非常好用,但是每次用完以后,就又忘到脑后了,为了加深自己的映象,以及对这些函数做一个全面的总结,就有了今天这篇文章. 首先这就是一个网上总结烂了的主题.我还要总结,权当自己的学习总结.总结这篇文章时也参考了网上他人总结的文章,如果不喜.勿喷. 作为一篇“鸡肋”文章,弃之如可惜,食之无所得.读者就当一“乐呵”就好了.有钱的捧个钱场,没钱的捧个人场. 常用字符串函数 函数 描述 LOWER(char) 将字符串表达式char中