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我有一个二进制分类问题和数据不平衡我试图计算宏/微F1。我认为这可以使用Sickitlearn完成，但在检查文档here似乎是当分类是二元的，计算将只针对正类。因此，我正在试图计算它的自我。 作为开始，我计算TP，TN，FP，FN使用下面的函数：Macro和Micro F1
def calculate(y_actual, y_pred):
TP = 0
FP = 0
TN = 0
FN = 0
for i in range(len(y_pred)):
if y_actual[i]==y_pred[i]==1: # true positive
TP += 1
for i in range(len(y_pred)):
if y_actual[i]==1 and y_pred[i]==0:
FN += 1
for i in range(len(y_pred)):
if y_actual[i]==y_pred[i]==0: # true negative
TN += 1
for i in range(len(y_pred)):
if y_actual[i]==0 and y_pred[i]==1:
FP += 1
return(TP, FP, TN, FN)
所以为了计算微观/宏观F1 I需要分别计算用于每一类别的精确度和召回（我不知道怎么做），然后，作为一个例子，F1宏可以计算如下一样（如果我理解正确的话）：
F1 for class one: 2(precision*recall)/(precision+recall)
F1 for class two: 2(precision*recall)/(precision+recall)
F1 Macro = (F1 for class one + F1 for class two)/2
参考可以发现here计算F1Macro &微
那么，是否有计算这些度量的方法（TP/TN/FP/FN & precision & recall）？ 任何帮助表示赞赏。