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[![在此处输入图像描述][1]][1]F1 分数不是精确度和召回率的调和平均值(对多类别进行同等加权的宏观平均)可能是什么原因？我的数据集不平衡，预测也有偏差。
最佳答案
一个macro F1计算每个标签的指标并找到其未加权平均值。意味着它没有考虑类别不平衡，而 weighted macro F1计算每个标签的指标，并找到按每个标签的实例数加权的平均值。因此，它解释了类别不平衡，并且得分不在精确度和召回率之间。
有关加权 F1 的示例，请参阅此答案 Sandeep .
关于machine-learning - F1 分数不是精确率和召回率的调和平均值的原因可能是什么，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54496393/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！