分类问题的评价指标：多分类【Precision、 micro-P、macro-P】、【Recall、micro-R、macro-R】、【F1、 micro-F1、macro-F1】一、混淆矩阵二、准确率、精确率、召回率、F1-Measure三、多分类评价指标-案例四、Micro-F1、Macro-F1、weighted-F1五、指标的选择问题六、代码
一、混淆矩阵对于二分类的模型，预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1，T和F表示预测正确和错误。将他们两两组合，就形成了下图所示的混淆矩阵（注意：组合结果都是针对预测结果而言的）。由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正确，我们将其中一个符号修改为T和F，以便于分辨出结果。P（Positive）：代表 1N（Negat
