Я вычислил средневзвешенные и средние значения для результатов задачи классификации с несколькими метками, которая включает 37 несбалансированных классов (минимум 300 примеров - максимум ~ 1000 примеров).Я обнаружил, что взвешенные и микро точные оценки не полностью соответствуют друг другу, тогда как средние значения Recall дают идентичные значения.
Это часть кода, связанная с вычислением этих оценок:
sklearn.metrics.recall_score(y_test, y_pred1, average='micro'),
sklearn.metrics.recall_score(y_test, y_pred1, average='weighted'),
sklearn.metrics.precision_score(y_test, y_pred1, average='micro'),
sklearn.metrics.precision_score(y_test, y_pred1, average='weighted')
Я прилагаю график рассеяния, чтобы показать корреляцию этих оценок:
Графики взвешенных и микро средних значений
Кто-нибудь может объяснить мне, почему этот результат?
Бест,
Джанмарко