【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
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 1True Positive(TP)真阳性False Positive(FP)假阳性预测 0False 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。  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。  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。  更一般的，我们定义Fβ分数为：  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-F1
Macro-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
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
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))
F1 score: 0.5999999
numpy实现Macro-F1
（2019.1.12更新） 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） |
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