Scikit learn 精度、召回率、F1指标不包括标签sklearn_Scikit Learn_Metrics_Multiclass Classification

Scikit learn 精度、召回率、F1指标不包括标签sklearn

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Scikit learn 精度、召回率、F1指标不包括标签sklearn,scikit-learn,metrics,multiclass-classification,Scikit Learn,Metrics,Multiclass Classification,我有一个用于NER任务的分类器，由于'O'标签比所有其他标签都多，我想在度量计算中排除它我想用sklearn软件包计算macro和micro分数。宏分数可以使用precision\u recall\u fscore\u support计算，因为它分别返回每个标签的precision、recall、F1和support 我可以使用sklearn软件包计算和micro分数吗？答案非常简单。函数的label参数确定要在分数计算中包括哪些标签。它还与宏，微平均值相结合

我有一个用于NER任务的分类器，由于

'O'

标签比所有其他标签都多，我想在度量计算中排除它

我想用

sklearn

软件包计算

macro

和

micro

分数。宏分数可以使用

precision\u recall\u fscore\u support

计算，因为它分别返回每个标签的

precision

、

recall

、

F1

和

support

我可以使用

sklearn

软件包计算和

micro

分数吗？

答案非常简单。函数的

label

参数确定要在分数计算中包括哪些标签。它还与

宏

，

微

平均值相结合