sklearn.metrics与分类问题度量指标_average : {'micro', 'macro', 'samples', 'weighted'

sklearn.metrics与分类问题度量指标

常使用 sklearn.metrics 提供的度量指标 API 来评估模型的分类效果，本文梳理了常用的几项指标的使用方法，包括调用接口、参数和输出值。

• 常用指标有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1值(fi-score)。
• 可选平均方法为 average:{None, 'micro', 'macro', 'samples', 'weighted', 'binary', default=binary}
• precision_recall_fscore_support API 可以整合直接输出四个数值，分别是精确率、召回率、F1值和测试集中各类别的数量。

---

对几种 average 的解释如下：

• None：输出的一个array，里面是每个类单独的 score。
• binary：针对二分类问题，要求输入的 true_y 和 pred_y 都是二值的，即仅包含 0 和 1。
• micro 和 macro：针对多分类问题，一个为微观，一个为宏观。例如，micro-precision 和 macro-precision 计算方式如下：
  
• weighted：‘weighted’ 方法对 ‘micro’ 和 ‘macro’ 进行了改进，每个类别计算出的 score 的权重是每个类别在测试集中所占的比例。
• samples：该方法针对多标签(multi-label)问题。

---

关于 Micro-F1 和 Macro-F1 的一些解释：
Micro-F1 ：

• 计算方式：计算出所有类别总的 Precision 和 Recall ，然后计算出来的F1值即为 micro-F1，种方式被称为 micro-F1 微平均。
• 适用场景：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，数量较多数量的类会较大的影响到 F1 的值；

Macro-F1：

• 计算出每一个类的 Precison 和 Recall 后计算F1，这种方式叫做 Macro-F1 宏平均。
• 适用场景：没有考虑到数据的数量，所以会平等的看待每一类（因为每一类的 Precision 和 Recall 都在 0-1 之间），会相对受高 Precision 和高Recall 类的影响较大；
  

---

具体的引入包和使用 API 如下所示：

from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score, precision_recall_fscore_support

print("f1_score:", f1_score(true_y, pred_y, average="weighted"))
print("precision_score:", precision_score(true_y, pred_y, average="weighted"))
print("recall_score:", recall_score(true_y, pred_y, average="weighted"))
print(precision_recall_fscore_support(true_y, pred_y, labels=[0,1,2,3,4,5]))  # labels列表可以修改，和实际任务相符即可
1
2
3
4
5
6