микро- и средневзвешенные значения имеют одинаковую точность, напомним, f1-оценка

Question

Я использовал различные классификаторы машинного обучения для проведения анализа настроений на основе положительных, нейтральных и отрицательных настроений. при попытке увидеть метрики классификации классификатора при использовании отчета о классификации Sklearns, микро- и взвешенное среднее имеют одинаковую точность, напомним, f1-показатель. почему это могло происходить?

код для печати отчета о классификации:

print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=['0','1','2']))

результаты можно увидеть здесь

Answer 1

Поскольку число выборок в ваших классах довольно схоже, а точность, отзыв в каждом классе также довольно схожи, я считаю, что сходство средних значений является случайным.Если вы используете precision_recall_fscore_support, вы должны обнаружить, что значения немного отличаются, а округление до двух значащих цифр делает их одинаковыми.