Spark ML - MulticlassClassificationEvaluator -我们可以通过每个类别标签来获得精确度/召回率吗？

Spark ML的MulticlassClassificationEvaluator是一个用于评估多分类模型的评估器。它可以用于计算模型在每个类别上的精确度和召回率。

精确度（Precision）是指在所有被分类为某个类别的样本中，真正属于该类别的样本所占的比例。召回率（Recall）是指在所有属于某个类别的样本中，被正确分类为该类别的样本所占的比例。

通过MulticlassClassificationEvaluator，我们可以通过设置评估器的参数来计算每个类别的精确度和召回率。具体来说，可以使用setMetricName方法将评估器的度量标准设置为"weightedPrecision"和"weightedRecall"，这样就可以获得加权的精确度和召回率，其中权重是根据各个类别在数据集中的比例计算得出的。

以下是一个示例代码，展示了如何使用MulticlassClassificationEvaluator计算每个类别的精确度和召回率：

import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator

// 假设你已经有一个多分类模型的预测结果DataFrame，其中包含了真实标签和预测标签
val predictions = ...

// 创建MulticlassClassificationEvaluator对象
val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator()
  .setLabelCol("label")
  .setPredictionCol("prediction")
  .setMetricName("weightedPrecision") // 设置度量标准为加权精确度

// 计算加权精确度
val precision = evaluator.evaluate(predictions)

// 设置度量标准为加权召回率
evaluator.setMetricName("weightedRecall")

// 计算加权召回率
val recall = evaluator.evaluate(predictions)

// 打印每个类别的精确度和召回率
val labels = predictions.select("label").distinct().collect()
for (label <- labels) {
  evaluator.setMetricName("precision")
  val classPrecision = evaluator.evaluate(predictions.filter($"label" === label(0)))
  evaluator.setMetricName("recall")
  val classRecall = evaluator.evaluate(predictions.filter($"label" === label(0)))
  println(s"类别 ${label(0)} 的精确度为 $classPrecision，召回率为 $classRecall")
}

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