Scikit learn NB精密度/回忆平均值/总分计算的差异

我正在进行文本分类分析，并运行了基于NB的分类器，产生了以下结果：

Classification Report:
             precision    recall  f1-score   support

          0       0.00      0.00      0.00         2
          1       0.67      1.00      0.80         4

avg / total       0.44      0.67      0.53         6

Classification Report:
             precision    recall  f1-score   support

          0       0.00      0.00      0.00         0
          1       1.00      0.83      0.91         6

avg / total       1.00      0.83      0.91         6

让我困惑的是以下问题。为什么平均分/总分的计算方式不同？为什么第二个表中的平均/总分只是第1类的精确/召回结果的副本？因为没有0类测试实例

问候,

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guzden

两种情况下的分数计算相同：

Ex.1: 1) f1 = 2 * 0.67 * 1.00 / (0.67 + 1.00) = 0.80
 average f1 = 2 * 0.44 * 0.67 / (0.44 + 0.67) = 0.53

Ex.2: 2) f1 = 2 * 1.00 * 0.83 / (1.00 + 0.83) = 0.91
 average f1 = 2 * 1.00 * 0.83 / (1.00 + 0.83) = 0.91

你们在这里面临的问题被称为辛普森悖论：在不同的组（0和1）中有一个结果，当这些组合并（平均）时，结果会发生变化。检查页面，有一个很好的例子和解释。

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编辑： 第一种情况下的召回率/精度平均值计算：

Av. precision = (0.67 * 4 + 0.00 * 2) / (4 + 2) = 0.44
Av. recall    = (1.00 * 4 + 0.00 * 2) / (4 + 2) = 0.67

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两种情况下的分数计算相同：

Ex.1: 1) f1 = 2 * 0.67 * 1.00 / (0.67 + 1.00) = 0.80
 average f1 = 2 * 0.44 * 0.67 / (0.44 + 0.67) = 0.53

Ex.2: 2) f1 = 2 * 1.00 * 0.83 / (1.00 + 0.83) = 0.91
 average f1 = 2 * 1.00 * 0.83 / (1.00 + 0.83) = 0.91

你们在这里面临的问题被称为辛普森悖论：在不同的组（0和1）中有一个结果，当这些组合并（平均）时，结果会发生变化。检查页面，有一个很好的例子和解释。

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编辑： 第一种情况下的召回率/精度平均值计算：

Av. precision = (0.67 * 4 + 0.00 * 2) / (4 + 2) = 0.44
Av. recall    = (1.00 * 4 + 0.00 * 2) / (4 + 2) = 0.67

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嘿，瓦迪姆。谢谢，我去看看。正在网上搜索解释。：）还有一个问题：在有零的情况下，召回率/准确率平均值是如何计算的？嘿@Vadim。谢谢，我去看看。正在网上搜索解释。：）还有一个问题：在有零的情况下，召回率/准确率平均值是如何计算的？