[평가지표 정리] F1-score, Macro f1-score, Micro f1-score

각 지표는 처음 보는 분들에게 혼돈이 될 것입니다. 글로 설명된 내용을 읽어서 이해하기 보다는 간단한 예제를 따라 풀어보면서 지표를 이해하는 것이 도움이 될 것입니다. 

 - Multilabel classification Task의 경우 각 범주(class)별 f1score를 구하여 평균하여 사용합니다. 

 - Micro, weighted F1 score의 경우 각 범주 (class)가 불균형 할때, 사용할수 있습니다.

• 다 범주에서 실제값, 예측값의 Match결과

• sklearn.metrics.classification_report을 사용한 결과 정리

• 각 범주별 Precision, Recall, F1 Score

• Macro Average F1 Score

• Weighted Average F1 Score

• Micro Average F1 Score = accuracy = micro-precision = micro-recall

Reference

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html

https://towardsdatascience.com/micro-macro-weighted-averages-of-f1-score-clearly-explained-b603420b292f