（原创）sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理
最近在使用sklearn做分类时候，用到metrics中的评价函数，其中有一个非常重要的评价函数是F1值，（关于这个值的原理自行google或者百度）
在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ，其中有一个参数average用来控制F1的计算方式，今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别
1、F1公式描述:
F1-score: 2*(P*R)/(P+R)
2、 f1_score中关于参数average的用法描述:
'micro':Calculate metrics globally by counting the total true positives, false negatives and false positives.
'micro':通过先计算总体的TP，FN和FP的数量，再计算F1
'macro':Calculate metrics for each label, and find their unweighted mean. This does not take label imbalance into account.
'macro':分布计算每个类别的F1，然后做平均（各类别F1的权重相同）
3、初步理解
通过参数用法描述，想必大家从字面层次也能理解他是什么意思，micro就是先计算所有的TP，FN , FP的个数后，然后再利上文提到公式计算出F1
macro其实就是先计算出每个类别的F1值，然后去平均，比如下面多分类问题，总共有1,2,3,4这4个类别，我们可以先算出1的F1，2的F1，3的F1，4的F1,然后再取平均（F1+F2+F3+4）/4
y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4]
y_pred = [1, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3]
4、进一步理解
我们还是以上面的例子为例说明sklearn中是如何计算micro 和 macro的：
micro计算原理
首先计算总TP值，这个很好就算，就是数一数上面有多少个类别被正确分类，比如1这个类别有3个分正确，2有2个，3有2个，4有1个，那TP=3+2+2+1=8
其次计算总FP值，简单的说就是不属于某一个类别的元数被分到这个类别的数量，比如上面不属于4类的元素被分到4的有1个
如果还比较迷糊，我们在计算时候可以把4保留，其他全改成0，就可以更加清楚地看出4类别下面的FP数量了，其实这个原理就是 One-vs-All (OvA)，把4看成正类，其他看出负类
同理我们可以再计算FN的数量
| 1类 | 2类 | 3类 | 4类 | 总数 | |
| TP | 3 | 2 | 2 | 1 | 8 |
| FP | 0 | 0 | 3 | 1 | 4 |
| FN | 2 | 2 | 1 | 1 | 6 |
所以micro的 精确度P 为 TP/(TP+FP)=8/(8+4)=0.666 召回率R TP/(TP+FN)=8/(8+6)=0.571 所以F1-micro的值为：0.6153
可以用sklearn来核对,把average设置成micro
y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4] y_pred = [1, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3] print(f1_score(y_true,y_pred,labels=[1,2,3,4],average='micro'))
#>>> 0.615384615385
计算macro
macro先要计算每一个类的F1，有了上面那个表，计算各个类的F1就很容易了，比如1类，它的精确率P=3/(3+0)=1 召回率R=3/(3+2)=0.6 F1=2*(1*0.5)/1.5=0.75
可以sklearn，来计算核对,把average设置成macro
#average=None,取出每一类的P,R,F1值
p_class, r_class, f_class, support_micro=precision_recall_fscore_support(y_true=y_true, y_pred=y_pred, labels=[1, 2, 3, 4], average=None) print('各类单独F1:',f_class) print('各类F1取平均：',f_class.mean()) print(f1_score(y_true,y_pred,labels=[1,2,3,4],average='macro')) #>>>各类单独F1: [ 0.75 0.66666667 0.5 0.5 ] #>>>各类F1取平均： 0.604166666667 #>>>0.604166666667
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