我使用的是sklearn的分类报告,输出如下:
precision recall f1-score support
1 0.5525 0.8118 0.6575 71194
2 0.8782 0.1371 0.2372 13877
3 0.5343 0.6083 0.5689 61591
4 0.7953 0.3230 0.4594 13187
5 0.6621 0.6701 0.6661 57530
6 1.0000 0.0008 0.0017 2391
7 0.6655 0.2095 0.3187 30223
平均/总计0.62210.5852 0.5566 249993
但当你手动操作时,你会发现这是不对的。As can be seen here
知道为什么吗?在
对于其他算法的所有其他报告,我确实得到了正确的结果。我怀疑这和精确性有关
我认为这可能是由于不平衡的班级造成的。我认为总数不是班级的平均数,而是所有例子的总和。因此,当类的大小不同时,必须取加权平均值才能得到相同的结果。在
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