我知道有f1_score度量来获取所有类型的 F1 分数（微观、宏观和加权）；但是，我希望能够使用scikit-learn 的分类报告打印微平均 F1 分数。默认情况下，它似乎返回加权微平均 F1。但我想要classification_report. 我怎么做？
另外，我知道加权平均数和微平均数在公式上的区别，但是在哪些情况下会优先选择一个？而且，它们传达了什么信息？
平均 F1 分数 scikit-learn
数据挖掘
Python
scikit-学习
分数
2022-02-21 18:33:02
1个回答
Scikit-learn 的分类报告有微平均 F1 分数：
微平均值（平均总的真阳性、假阴性和假阳性）仅针对具有类别子集的多标签或多类别显示，因为它对应于准确性，并且对于所有指标都是相同的
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