【机器学习】F1分数(F1 Score)详解及tensorflow、numpy实现 |
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【机器学习】F1分数(F1 Score)详解及tensorflow、numpy实现
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F1-Score相关概念F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类（或多任务二分类）模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0，值越大意味着模型越好。假如有100个样本，其中1个正样本，99个负样本，如果模型的预测只输出0，那么正确率是99%，这时候用正确率来衡量模型的好坏显然是不对的。 真实 1 真实 0 预测 1 True Positive(TP)真阳性 False Positive(FP)假阳性 预测 0 False Negative(FN)假阴性 True Negative(TN)真阴性 查准率（precision），指的是预测值为1且真实值也为1的样本在预测值为1的所有样本中所占的比例。以西瓜问题为例，算法挑出来的西瓜中有多少比例是好西瓜。 在这里插入图片描述召回率（recall），也叫查全率，指的是预测值为1且真实值也为1的样本在真实值为1的所有样本中所占的比例。所有的好西瓜中有多少比例被算法挑了出来。
 在这里插入图片描述F1分数（F1-Score），又称为平衡F分数（BalancedScore），它被定义为精确率和召回率的调和平均数。
 在这里插入图片描述更一般的，我们定义Fβ分数为：  在这里插入图片描述除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。 Macro-F1和Micro-F1Macro-F1和Micro-F1是相对于多标签分类而言的。Micro-F1，计算出所有类别总的Precision和Recall，然后计算F1。Macro-F1，计算出每一个类的Precison和Recall后计算F1，最后将F1平均。tensorflow实现Macro-F1代码语言：javascript复制import tensorflow as tf def f1(y_hat, y_true, model='multi'): ''' 输入张量y_hat是输出层经过sigmoid激活的张量 y_true是label{0,1}的集和 model指的是如果是多任务分类，single会返回每个分类的f1分数，multi会返回所有类的平均f1分数（Marco-F1） 如果只是单个二分类任务，则可以忽略model ''' epsilon = 1e-7 y_hat = tf.round(y_hat)#将经过sigmoid激活的张量四舍五入变为0，1输出 tp = tf.reduce_sum(tf.cast(y_hat*y_true, 'float'), axis=0) #tn = tf.sum(tf.cast((1-y_hat)*(1-y_true), 'float'), axis=0) fp = tf.reduce_sum(tf.cast(y_hat*(1-y_true), 'float'), axis=0) fn = tf.reduce_sum(tf.cast((1-y_hat)*y_true, 'float'), axis=0) p = tp/(tp+fp+epsilon)#epsilon的意义在于防止分母为0，否则当分母为0时python会报错 r = tp/(tp+fn+epsilon) f1 = 2*p*r/(p+r+epsilon) f1 = tf.where(tf.is_nan(f1), tf.zeros_like(f1), f1) if model == 'single': return f1 if model == 'multi': return tf.reduce_mean(f1)测试测试变量是多任务分类的输出代码语言：javascript复制import tensorflow as tf y_true = tf.constant([[1,1,0,0,1], [1,0,1,1,0], [0,1,1,0,0]]) y_hat = tf.constant([[0,1,1,1,1], [1,0,0,1,1], [1,0,1,0,0]]) with tf.Session() as sess: f1 = f1(y_hat, y_true) print('F1 score:', sess.run(f1))代码语言：javascript复制F1 score: 0.5999999numpy实现Macro-F1（2019.1.12更新） 代码语言：javascript复制import numpy as np def f1(y_hat, y_true, THRESHOLD=0.5): ''' y_hat是未经过sigmoid函数激活的 输出的f1为Marco-F1 ''' epsilon = 1e-7 y_hat = y_hat>THRESHOLD y_hat = np.int8(y_hat) tp = np.sum(y_hat*y_true, axis=0) fp = np.sum(y_hat*(1-y_true), axis=0) fn = np.sum((1-y_hat)*y_true, axis=0) p = tp/(tp+fp+epsilon)#epsilon的意义在于防止分母为0，否则当分母为0时python会报错 r = tp/(tp+fn+epsilon) f1 = 2*p*r/(p+r+epsilon) f1 = np.where(np.isnan(f1), np.zeros_like(f1), f1) return np.mean(f1)参考资料[1] https://baike.baidu.com/item/F1%E5%88%86%E6%95%B0/13864979?fr=aladdin [2] https://www.kaggle.com/guglielmocamporese/macro-f1-score-keras [3] 分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/181930.html原文链接：https://javaforall.cn |
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