什么是机器学习中的'平均'f1得分？

Question

我知道使用精确度和召回的f1分数。 但是，平均f1得分是什么意思？ 当我们使用它以及如何计算'均值'时？

编辑以明确解释我的问题： 我知道f1得分是精度和召回的调和平均值。 当我们计算f1得分时，需要多个分类结果来计算精度和召回率。

例如，如果我们有一个由1000个实例组成的数据集，我们就可以得到1000个分类结果。然后我们将它放入列联表中，这样我们就可以计算出f1得分。

现在我的意思是'平均'f1得分。我们从列联表中计算f1得分，但是什么是“平均值”？只有我可以计算的是f1得分，那么什么是'均值'以及如何计算'均值'f1得分？

Answer 1

F1分数是二元分类任务的测试准确度的度量。在多标签分类任务中，每个文档都有一个F1分数。因此，平均F1分数为：

其中N是火车组的行大小