什么是机器学习中的“平均”f1分数？

Question

我知道f1分数，它使用精确度和召回率。但是，mean f1 score中的“mean”是什么？当我们使用它的时候，如何计算“均值”？

编辑以明确解释我的问题:我知道f1分数是准确率和召回率的调和平均值。并且在计算f1得分时，需要多个分类结果来计算准确率和召回率。

例如，如果我们有一个由1000个实例组成的数据集，我们可以得到1000个分类结果。然后我们把它放到列联表中，这样我们就可以计算f1分数了。

现在，这是我与“平均”f1分数混淆的点。我们从列联表中计算f1得分，但是什么是“均值”？只有我可以计算f1分数，那么什么是“平均”，如何计算“平均”f1分数？

Answer 1

F1分数是对二进制分类任务的测试准确性的度量。在多标签分类任务中，每个文档都有一个F1分数。因此，平均F1分数为：

​

​

其中N是列车组的行大小