lmw0320 2019-04-23 13:54 采纳率: 75%
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多分类模型中的FN、FP怎么算?

根据定义:
假阳性(FP): 实际为负,预测为正
假阴性(FN): 实际为正,预测为负;
对于二分类问题,这个比较清楚。但是对于多分类问题,我仍旧比较迷糊。
比如:
y_true = [0,1,2,0,1,2]
y_pred = [0,2,1,0,0,1]
此时:
1. y_true中的1,2是否都算负类?
2. 如果是,那针对0类,我的理解:TP为2,FP为1,先看预测正类的数目为3,其中2个猜对,1个猜错。
3. FN应该为3,TN为0,因为预测有三个负类,但是都预测错了。
求正解~~

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  • 浩劫重生 2019-04-23 16:00
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    多分类问题计算FP和FN你需要先列出混淆矩阵

    真实\预测      0      1      2
        0               2      0      0
        1               1      0      1
        2               0      2      0
    

    那么分类讨论:

    对于类别0的 FP=1 TP=2 FN=0 TN=3
    对于类别1的 FP=2 TP=0 FN=2 TN=2
    对于类别2的 FP=1 TP=0 FN=2 TN=3
    

    然后进一步的宏查准率Marco-P、宏查全率Marco-R、宏F1 Macro-F1、微查准率Mirco-P、微查全率Mirco-R、微F1 Micro-F1的计算就是以上面9个值为基准进行的

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