AutoML Vision错误地计算了模型的Precision和Recall值

Question

对于AutoML如何计算Precision和Recall值，我有些困惑。 我有一个3类模型，可以在所附的图像中看到其评估。基于混淆矩阵，我将模型的精度和召回率计算为：

Precision(bacteria) = 80/(80+15)=0.842
Precision(virus) = 85/(85+10)=0.895
Precision(normal)=100/(100+10)=0.909
Precision(model)=(0.842+0.895+0.909)/3=**0.882**
Recall(bacteria)=80/(80+10+10)=0.8
Recall(virus)=85/(85+15)=0.85
Recall(normal)=100/100=1
Recall(model)=0.8+0.85+1=**0.883** 

这两个值都与AutoML计算的值略有不同。有人看到问题出在哪里吗？

What AutoML calculates

谢谢！