什麼是weka中的每個類別的f-measure

Question

當我們評估WEKA中的一個分類器時，例如一個2類分類器，它給了我們3個f-度量：第1類的f-度量，第2類的f-度量以及加權F-措施。

我很困惑！我認爲f-measure是一個平衡的衡量標準，它對多個階層顯示出平衡的績效衡量標準，那麼對於階級1和階級2來說，f-measure是什麼意思呢？

Answer 1

f-score（或f-measure）是根據精度和召回計算的。計算如下：

Precision = t_p/(t_p + f_p) 
Recall = t_p/(t_p + f_n) 
F-score = 2 * Precision * Recall/(Precision + Recall) 

哪裏t_p是真陽性的數量，f_p誤報和f_n假陰性的數量的數量。精確度被定義爲算法歸類爲正數的所有元素中被正確分類爲元素的比例，而召回則是所有正元素中正確歸類爲正數的元素比例。

在多類情況下，每個類i具有各自的精確度和召回，其中一個「真陽性」是元素預測爲在i是真的在它和一個「真陰性」是元素預測不在i不在其中。因此，通過精確度和召回率的這一新定義，每個類可以通過與二進制情況相同的計算得到其自己的f分數。這是Weka向您展示的內容。

加權的f分數是這些分類的f分數的加權平均值，由每個類別中有多少個元素的比例加權。