F1 score中的Micro和Macro的区别

Posted 2023-03-15

参考技术A 对于数据预测结果有下面4种情况：TP, FP, FN, TN

其中T和F表示预测的对错，P和N表示预测的样本的正反例。

准确率和召回率的公式如下,

由公式可以看出，

Precision表示的是你预测（predict）为正例的样本中你答对的比例，

Recall 则表示实际（ground truth）中正例的样本中你答对的比例。

F1 score是一个权衡Precision和Recall 的指标，他表示为这两个值的调和平均。

当任务为多分类任务时，precision和recall的计算方式就需要权衡每一类的 和 ，Micro和Macro就是两种不同的权衡方式。

对于每一类的precision和recall有：

macro的precision公式，即每一类的precision的平均，为：

macro的recall公式，即每一类的recall的平均，为：

最后macro-F1的计算公式为：

micro的precision公式为，

micro的recall公式为，

最后micro-F1的计算公式为

参考链接： https://www.zhihu.com/question/332571344/answer/1161271111

micro-F1：

marco-F1：