多标签分类的结果评估---macro-average和micro-average介绍
https://www.cnblogs.com/yuuken/p/8822496.html
宏平均和微平均的对比
- 如果每个class的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异
- 如果每个class的样本数量差异很大,而且你想:
- 更注重样本量多的class:使用宏平均
- 更注重样本量少的class:使用微平均
- 如果微平均大大低于宏平均,检查样本量多的class
- 如果宏平均大大低于微平均,检查样本量少的class
ROC曲线和PR(Precision-Recall)曲线的联系
http://www.fullstackdevel.com/computer-tec/data-mining-machine-learning/501.html
微信公众号好文:社交和社区的区别,腾讯真的只是擅长做通讯工具而已
抖音增强社区属性,不要让粉丝都涨到微博去了
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