计算宏观/微观平均值

Question

我的数据是垃圾邮件/火腿数据...我正在尝试使用内置函数计算微观/宏观平均值，但我得到的数字完全相同。他们都给了我：0.6666666667 ...这是真的吗？即使更改数据，他们给我的数字与上面的数字不同，但使用 Macreo=Micro ！我的计算是这样的：

cm= metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)
#calculating the FP,FN
TP=cm[1,1]
TN=cm[0,0]
FP=cm[0,1]
FN=cm[1,0]
print cm
#calculating the false positive rate
print "calculating the false positive rate"
print FP,TN,FP
print FP/float(TN+FP)
print "calculating the macro-averaged"
print metrics.average_precision_score(y_test, y_pred, average='macro', sample_weight=None)
print "calculating the macro-averaged"
print metrics.average_precision_score(y_test, y_pred, average='micro', sample_weight=None)

Answer 1

微观和宏观平均值是为多类问题（或至少是序列）定义的。如果你的数据很简单，二进制标记的分类（看起来是这样），这两个对象是相同的。