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如何在BERT中计算多类分类的所有召回率、准确率和f1度量？

在BERT中计算多类分类的所有召回率、准确率和F1度量，可以按照以下步骤进行：

数据准备：首先，需要准备好用于多类分类的数据集，包括标注好的样本和对应的类别标签。确保数据集中的每个样本都有一个唯一的标识符。
模型训练：使用BERT模型进行多类分类任务的训练。可以使用预训练的BERT模型作为基础模型，然后在自己的数据集上进行微调。微调过程中，可以使用交叉熵损失函数作为目标函数，并结合适当的优化算法进行模型参数的更新。
模型预测：使用训练好的BERT模型对新的样本进行分类预测。对于每个样本，模型会输出一个概率分布，表示该样本属于每个类别的概率。
计算召回率、准确率和F1度量：根据预测结果和真实标签，可以计算多类分类任务的召回率、准确率和F1度量。
- 召回率（Recall）：召回率衡量了模型对某个类别的分类能力。对于每个类别，召回率可以通过计算该类别的真阳性数量除以该类别的真实样本总数得到。可以使用以下公式计算召回率：召回率 = 真阳性数量 / (真阳性数量 + 假阴性数量)
- 准确率（Precision）：准确率衡量了模型在某个类别上的分类准确性。对于每个类别，准确率可以通过计算该类别的真阳性数量除以模型预测为该类别的样本总数得到。可以使用以下公式计算准确率：准确率 = 真阳性数量 / (真阳性数量 + 假阳性数量)
- F1度量：F1度量综合考虑了召回率和准确率，是一个综合评价指标。可以使用以下公式计算F1度量： F1度量 = 2 * (准确率 * 召回率) / (准确率 + 召回率)

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建立一个单一数字的评估指标

或者你可以计算F1值（F1 score），这是一种基于平均值改善的方法，比简单的取平均值的效果要好。...[4] 分类器精度召回率 F1值 A 95% 90% 92.4% B 98% 85% 91.0% 当你面对大量的分类器时，使用单一数字评估更加方便和快速的让你选择出最好的分类器。...在最后一个例子中，假如你得到了分别在四个主要市场（（1）美国，（2）中国，（3）印度和（4）其他地区）猫咪分类器的准确率。这里提供了四个指标。...[3]猫咪分类器的精度是指在开发集（或测试集）中检测出所有猫咪图片中有多少比例是真正的含有猫咪。它的召回率是指在开发集（或测试集）中所有真正的猫咪图片中有多少比例被检测出来了。...计算公式为： 2/((1/精度)+(1/召回率)).

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【技术白皮书】第三章 - 2 ：关系抽取的方法

通过在数据集TAC和SemVal-2010Task8上的评估，其最佳的实验结果的准确率、召回率、F1值为71.3%，65.4%，68.2%，该方法的性能优于序列标注和依赖神经网络。...该方法可以有效地减少了错误标签的传播和积累，在最佳情况下，准确率、召回率以及F1值达到了48．30%，29．52%，36．64%。...该方法适用于高维空间的信息提取，与SVM 算法相比，准确率提高了12．1%，召回率提高了1．21%，F1值提高了5．9%，准确率和F1值得到显著提高。...在CoNLL05数据集中，准确率、召回率和F1值分别为88．6%，89．0%，88．8%，相比于baseline方法分别提高了1．0%，0．6%，0．7%;Shen等人借助BERT的强大性能对人际关系进行关系抽取...他们提出了一个基于排名的成本函数，并精心减少了“other类”的影响，而“other类”在官方的f1测量中没有被计算在内。

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机器学习算法中的F值(F-Measure)、准确率(Precision)、召回率(Recall)

注：准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。...为什么99%的准确率的分类器却不是我们想要的，因为这里数据分布不均衡，类别1的数据太少，完全错分类别1依然可以达到很高的准确率却忽视了我们关注的东西。再举个例子说明下。...6、召回率（recall）召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均： ? 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。...8、其他评价指标计算速度：分类器训练和预测需要的时间；鲁棒性：处理缺失值和异常值的能力；可扩展性：处理大数据集的能力；可解释性：分类器的预测标准的可理解性，像决策树产生的规则就是很容易理解的，而神经网络的一堆参数就不好理解

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精确度召回率 f1_score多大了

目录混淆矩阵 准确率 精确率召回率 P-R曲线 F1 score 参考资料分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、...在数据中存在的标签可以被排除，比如计算一个忽略多数负类的多类平均值时，数据中没有出现的标签会导致宏平均值（marco average）含有0个组件. 对于多标签的目标，标签是列索引....召回率直观地说是分类器找到所有正样本的能力. 召回率最好的值是1，最差的值是0....返回值 recall : 浮点数(如果average不是None) 或者浮点数数组，shape = [唯一标签的数量] 二分类中正类的召回率或者多分类任务中每个类别召回率的加权平均值....F1 score可以解释为精确率和召回率的加权平均值. F1 score的最好值为1，最差值为0. 精确率和召回率对F1 score的相对贡献是相等的.

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机器学习模型的度量选择（下）

「召回率或TPR（真正例率）」：所有正例中正确识别为正例的项目数=TP/（TP+FN）「特异性或TNR（真反例率）」：所有反例中正确识别为反例的项目数=TN/（TN+FP）「精确度」：在确定为正例的项目中...+TP）「混淆矩阵」「F1度量」：精确性和召回率的调和平均值。...示例：将一组水果图像分为以下任一类别：苹果、香蕉和桔子。「多标签」：将样本分类为一组目标标签。示例：将博客标记为一个或多个主题，如技术、宗教、政治等。标签是独立的，它们之间的关系并不重要。...正如你在上表中看到的，我们有两种类型的指标-微平均和宏平均，我们将讨论每种指标的利弊。多个类最常用的度量是F1度量、平均精度、log损失。目前还没有成熟的ROC-AUC多类评分。...在宏平均法中，取不同集合上系统的精度和召回率的平均值「如果存在类别不平衡问题，则采用微平均法。」

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一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总

表示模型正确分类的样本个数， ? 表示所有的样本个数。在二分类中，准确率可以通过下面的计算公式得到。 ? 准确率是分类问题中的一个最简单也最直观的评估指标，但是准确率存在一些局限性。...比如，在二分类中，当负样本占比 99 %时，如果模型把所有样本都预测为负样本也能获得 99% 的准确率。虽然准确率看起来很高，但是其实这个模型时没有用，因为它找不出一个正样本。...F1值/Fα值一般来说，精确率和召回率是互斥的，也就是说精确率高的话，召回率会变低；召回率高的话，精确率会变低。所以设计了一个同时考虑精确率和召回率的指标 F1值。...ROC 在前面介绍的这些指标中（如准确率、精确率、召回率等）都需要得到模型预测的结果（正类或负类），对很多模型来说，预测得到的是一个属于正类的概率值，所以就需要指定一个阈值，阈值以上的为正类，否则为负类..., 0, 1, 1, 1, 0, 1]，计算准确率、精确率、召回率以及F1值。

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单单知道分类正确率是不够的，你可以使用更多的性能评估指标

[照片来源：Nina Matthews Photography，保留部分权利] 在本文中我们主要关注预测的精确率(Precision)和召回率（Recall），你可以使用这两个性能指标来评估你的二分类模型性能...精确率可以作为分类器准确率的度量之一，低的精确率也暗示着存在大量误判的正例。预测结果都为不复发时，精确度为0 /（0 + 0）= 0，精确率0%。...F1得分 F1分数的计算公式为 2((precisionrecall)/(precision+recall))，也被称作F分数或者F度量。换言之，F1分数是综合考量精确率和召回率的结果。...如果我们综合精确率和召回率来选择模型的话，F1分数表明了我们设计的模型一定要超越预测结果均为会复发时的F1分数，可以看出CART模型的预测能力并没有达到这一要求。...通过实例，我们可以知道混淆矩阵将预测结果根据错误的不同类别做了进一步的分解，以此来描述未预见的数据集预测中的错误，文中还提到了衡量模型的精确率（准确性）和召回率（完备性），以及两者折衷的结果——F1分数

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（一）基础效果篇（内含大模型的测试内容）

意思是真正类在所有正样本中的比率，也就是真正类率精准率：precision，还是拿刚才的癌症的例子说。精准率 (precision) 就是说，所有被查出来得了癌症的人中，有多少个是真的癌症病人。...召回和精准理解起来可能比较绕，我多解释一下，我们说要统计召回率，因为我们要知道所有得了癌症中的人中，我们预测出来多少。因为预测癌症是我们这个模型的主要目的，我们希望的是所有得了癌症的人都被查出来。...所以在统计召回的同时我们也要加入精准率，计算所有被查出来得了癌症的人中，有多少是真的癌症病人。说到这大家可能已经看出来召回和精准在某称程度下是互斥的，因为他们追求的是几乎相反的目标。...就拿 OCR 来说：字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无法反应漏识别的情况字符识别召回率，即识别对的字符数占实际字符数的比例，可以反应识别错和漏识别的情况...F（F1 Score）：是 Precision 和 Recall 的调和平均数。F1 Score 能够平衡精确度和召回率，提供单一的性能衡量指标。

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关于机器学习，不可不知的15个概念

这四个值构成了大多数分类任务评估指标的基础。它们通常在一个叫作混淆矩阵的表格中呈现（如表1-1）。 ▼表1-1 混淆矩阵 准确率 准确率是分类模型的一个评估指标。...在数据集不平衡的情况下，准确率不是理想的指标。举例说明，假设一个分类任务有90个阴性和10个阳性样本；将所有样本分类为阴性会得到0.90的准确率分数。...召回率召回率是一个很好的指标，可用于假阴性较高的情况。召回率的定义是真阳性数除以真阳性数加上假阴性数的和。 F1度量 F1度量或F1分数是精度和召回率的调和平均值或加权平均值。...它是评估多类别分类器的常用性能指标。在类别分布不均的情况下，这也是一个很好的度量。最好的F1分数是1，而最差的分数是0。一个好的F1度量意味着你有较低的假阴性和较低的假阳性。...F1度量定义如下： AUROC 接收者操作特征曲线下面积（AUROC）是评估二元分类器性能的常用指标。接收者操作特征曲线（ROC）是依据真阳性率与假阳性率绘制的图。

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