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scikit-learn - 为什么计算宏观平均值的不同方法会得到不同的精度、召回率和 f1 分数

问题描述

我使用两种方法计算了我的分类的 P、R 和 F1 的宏观平均值。方法1是

print("Macro-Average Precision:", metrics.precision_score(predictions, test_y, average='macro'))
print("Macro-Average Recall:", metrics.recall_score(predictions, test_y, average='macro'))
print("Macro-Average F1:", metrics.f1_score(predictions, test_y, average='macro'))

给出了这个结果：

Macro-Average Precision: 0.6822
Macro-Average Recall: 0.7750
Macro-Average F1: 0.7094

方法二是：

print(classification_report(y_true, y_pred))

给出了这个结果：

precision    recall  f1-score   support
       0       0.55      0.25      0.34       356
       1       0.92      0.96      0.94      4793
       2       0.85      0.83      0.84      1047
accuracy                           0.90      6196

macro avg       0.78      0.68      0.71      6196
weighted avg       0.89      0.90      0.89      6196

我希望这两种方法的输出是相同的，因为它们是在同一次运行中同时生成的。有人可以解释为什么会发生这种情况，或者某处是否有错误？

标签： scikit-learnmulticlass-classificationprecision-recall

解决方案

据我从分类报告结果中可以看出，您有多个类。

如果您查看度量模块中单个函数的文档，默认参数会将类“1”视为默认的正类。

我认为可能发生的情况是，在您的第一次计算中，它是一个对所有计算的计算（0 和 2 是负类，1 是正类）。在第二种情况下，您实际上是在考虑真正的多类情况。

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