分类指标解释
最基本的四个概念
- 真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。
- 假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别为正例。
- 假负例（False Negative，FN）：真实类别为正例，预测类别为负例。
- 真负例（True Negative，TN）：真实类别为负例，预测类别为负例。
延申的一些概念：
比较重要的是Accuracy，F1score， Recall, Precision。
F1分数（F1-Score），又称为平衡F分数（BalancedScore），它被定义为精确率和召回率的调和平均数。除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。
multi-class classification的情况
如果是multi-class classification，我有两个选项：
- 各个类别分别统计TP/FP/FN/TN，分别计算出每个类别的Accuracy，F1score， Recall, Precision，然后对各个类被进行算术平均，最终得到一组 Accuracy，F1score， Recall, Precision，这就叫做宏平均 (Macro-averaging)。
- 统计TP/FP/FN/TN的时候不区分类别，最终也就只有一组TP/FP/FN/TN，也就只有一组Accuracy，F1score， Recall, Precision，这就叫做微平均 (Micro-averaging)
Note that if all labels are included, “micro”-averaging in a multiclass setting will produce precision, recall and that are all identical to accuracy.
这里考虑的三个类别（1，2，3）只有一个（1）是存在的，那自然微平均的结果就是跟类别1的结果的一样的。
定义是这样的：
Binary-class classification的情况
TP/FP/FN/TN，Accuracy，F1score， Recall, Precision指标如果说应用在二分类问题的话，都是很清晰的。
但是，如果大批量的样本，batch wise计算的时候？这个时候，严格的正确的做法是一起统计所有batch的样本，也即是所有的样本的TP/FP/FN/TN，最后再去计算Accuracy，F1score， Recall, Precision。
如果你是批处理的话，对每个批次分别进行计算Accuracy，F1score， Recall, Precision的话，就要对各个批次的结果进行平均，这会导致：
from sklearn import metricsy_pred = [0, 1, 0, 0]
y_true = [0, 1, 0, 1]print(metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred))
print(metrics.classification_report(y_true, y_pred))y_pred = [0, 1]
y_true = [0, 1]
print(metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred))
print(metrics.classification_report(y_true, y_pred))y_pred = [0, 0]#这种情况对于类别1没法计算precision
y_true = [0, 1]print(metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred))
print(metrics.classification_report(y_true, y_pred))#同样的数据拆分成两份，分别计算 precision recall f1-score，
#然后算术平均是有问题的，尤其是数据不平衡的时候，如果某个batch里面
#不存在某个类的话，就会出现除零的情况，也是会影响结果的
#所以保险起见，还是全部统计完成TP/FP/FN/TN，最后再计算precision recall f1-score
即便不是“除零”的情况，分批次计算+算术平均的结果跟合并计算的结果也不一致！
Multi-label (multi-class) classification
MLMC就是说单个图片有多个标签，如果一般的multi-class classification是独热编码的话，MLMC就是多热编码。如果多热编码必须跟GT一模一样才算是正确的话，这样就太严格了。这样就演变出来了很多的评价指标。
第一，可以把每一个类别都当成一个二分类的问题进行评价，很自然地就可以得到每个类别的Accuracy，F1score， Recall, Precision，然后求算术平均自然就得到了宏平均。
参考这里的英文：
Label based measures evaluate each label separately and then averages over all labels. Therefore,any known measure, used for evaluation of a binary classifier (e.g. accuracy, precision, recall, F 1 , ROC etc.), can be used here. Any of these scores can be computed on individual class labels first and then averaged over all classes.
那微平均是什么呢？，一样的，微平均就是不区分类别：
注意，这里没有”除以总个数“这样的操作，我的理解就是，把n*k个零和一摊开了一起统计出一个TP/FP/FN/TN，只一次计算Accuracy，F1score， Recall, Precision
It is important to note here that by definition, macro averaged F 1 would be more affected by the performance of the classes which has fewer examples and in contrast, micro averaged F 1 would be more affected by the performance of the classes which has more examples。
上述方法也叫做基于label，label based的评价指标；还有一种基于样本，Example-based的评价指标。 我理解的就是，对每一个Example，把1*k这个向量当成是一个二分类问题，得到TP/FP/FN/TN，先计算Accuracy，F1score， Recall, Precision，然后再对所有的样本平均，得到最后的Accuracy，F1score， Recall, Precision。
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