【Python学习】 - sklearn学习 - 评估指标precision_score的参数说明

函数声明：

precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)

其中较为常用的参数解释如下：

y_true：真实标签

y_pred：预测标签

average：评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, 'binary' (default), 'micro', 'macro', 'samples', 'weighted']对于多类/多标签目标需要此参数。下面进行详细说明：

如果是None，则返回每个类的分数。否则，这决定了对数据进行平均的类型用下面几种统计方法的哪一种：

先说对于'micro' ：

这两种写法是等价的

print(precision_score(y_test, y_pred,average='micro'))
print(np.sum(y_test == y_pred) / len(y_test))

以下内容中，P表示二分类时精确率的计算结果  部分内容参考

' macro '  ： 相当于类间不带权重。不考虑类别数量，不适用于类别不均衡的数据集，其计算方式为： 各类别的P求和/类别数量

' weighted ' : 相当于类间带权重。各类别的P × 该类别的样本数量（实际值而非预测值）/ 样本总数量

举个例子：

如实际样本中，0类有98个样本，1类有2个样本，3类有100个样本,共有3类，样本总数为20。

预测结果中，0类全部预测为3类，全部错误；1类全部预测正确；3类全部预测为0类，全部预测错误。

则P_macro = 0 + 1 + 0 / 3 = 0.33333333

P_weighted = 0×98 + 1×2 + 0×100 / 200 = 2/200 = 0.01

再举个例子：

如共有100个样本，0类98个，1类2个；

预测结果为全0

则P_macro = 0.98 + 0 / 2 = 0.49

P_weighted = 98×0.98 + 0×2 / 100 = 2/200 = 0.9604

得出结论：

对于类别不均衡的分类模型，采用macro方式会有较大的偏差，采用weighted方式则可较好反映模型的优劣，因为若类别数量较小则存在蒙对或蒙错的概率，其结果不能真实反映模型优劣，需要较大的样本数量才可计算较为准确的评价值，通过将样本数量作为权重，可理解为评价值的置信度，数量越多，其评价值越可信。
 

官方说明：
    
average : string, [None, 'binary' (default), 'micro', 'macro', 'samples', \
                       'weighted']
        This parameter is required for multiclass/multilabel targets.
        If ``None``, the scores for each class are returned. Otherwise, this
        determines the type of averaging performed on the data:

        ``'binary'``:
            Only report results for the class specified by ``pos_label``.
            This is applicable only if targets (``y_{true,pred}``) are binary.
        ``'micro'``:
            Calculate metrics globally by counting the total true positives,
            false negatives and false positives.
        ``'macro'``:
            Calculate metrics for each label, and find their unweighted
            mean.  This does not take label imbalance into account.
        ``'weighted'``:
            Calculate metrics for each label, and find their average weighted
            by support (the number of true instances for each label). This
            alters 'macro' to account for label imbalance; it can result in an
            F-score that is not between precision and recall.
        ``'samples'``:
            Calculate metrics for each instance, and find their average (only
            meaningful for multilabel classification where this differs from
            :func:`accuracy_score`).

再给个链接给予参考：https://www.cnblogs.com/harvey888/p/6964741.html