Day88 f1-score of multi-class problem
2019/07/24 07:54 上午
機器學習共學討論版
Ray Xie
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ml100-2-d88
ml100-2
專家好：
在範例中，計算 f1_score的部份
y_true = self.validation_data[1].argmax(axis = 1)
y_pred = self.model.predict(self.validation_data[0])
y_pred = (y_pred[:, 1] >= thres) * 1
logs["val_f1sc"] = f1_score(y_true = y_true, y_pred = y_pred, average="weighted")
在y_true裡面會有0-9的label, 但y_pred在做完處理後只有0-1的label
請問這樣計算f1_score是可以的嗎？
還是說應該要針對每個label算一個f1_score會比較好呢？
謝謝