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私は sklearn の分類レポートを使用しています。これが出力です。

         precision    recall  f1-score   support

      1     0.5525    0.8118    0.6575     71194
      2     0.8782    0.1371    0.2372     13877
      3     0.5343    0.6083    0.5689     61591
      4     0.7953    0.3230    0.4594     13187
      5     0.6621    0.6701    0.6661     57530
      6     1.0000    0.0008    0.0017      2391
      7     0.6655    0.2095    0.3187     30223

平均 / 合計 0.6221 0.5852 0.5566 249993

ただし、手動で行うと、正しくないことがわかります。ここで見られるように

これはなぜですか？

他のアルゴリズムの他のすべてのレポートでは、正しい結果が得られます。精度と関係があると思います

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I think this might be caused by unbalanced classes. I think the total is not the average over classes but the total over all examples. So when the classes have different sizes, you have to take a weighted average to obtain the same result.

于 2012-12-13T08:02:17.397 に答える