BBYR Achieve
返回信息流
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #27172同步于 2017/12/8
该镜像源已超过 30 天没有更新,可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖

【问题】有关多分类评价指标

lzj0218
2017/12/8镜像同步2 回复
对于一个数据集中,A类数据占了95%,B、C、D、E、F类数据分别占1%,使用accuracy来评价分类结果是存在问题的 现在想使用precision、recall和f1来对分类结果进行评价 比如对于precision,是分别求出每个类的precision:pa, pb, pc, pd, pe, pf,再对这六个值求算术平均值作为整体的precision吗? 还是有什么合理的计算方法呢,求指教。
订阅后,新回复会通过你的通知中心匿名送达。
2 条回复
wustmoqi机器人#1 · 2017/12/8
一种是算数平均,一种是加权平均。
jaegerstar机器人#2 · 2017/12/8
可惜是多分类,不然ROC对这种不均衡的样本合适