二分类/多分类/多标签

对于二分类来说，必须定义一些matrics（f1_score，roc_auc_score）。在这些case中，缺省只评估正例的label，缺省的正例label被标为1（可以通过配置pos_label参数来完成）

将一个二分类matrics拓展到多分类或多标签问题时，我们可以将数据看成多个二分类问题的集合，每个类都是一个二分类。接着，我们可以通过跨多个分类计算每个二分类metrics得分的均值，这在一些情况下很有用。你可以使用average参数来指定。

• macro：计算二分类metrics的均值，为每个类给出相同权重的分值。当小类很重要时会出问题，因为该macro-averging方法是对性能的平均。另一方面，该方法假设所有分类都是一样重要的，因此macro-averaging方法会对小类的性能影响很大。
• weighted: 对于不均衡数量的类来说，计算二分类metrics的平均，通过在每个类的score上进行加权实现。
• micro： 给出了每个样本类以及它对整个metrics的贡献的pair（sample-weight），而非对整个类的metrics求和，它会每个类的metrics上的权重及因子进行求和，来计算整个份额。Micro-averaging方法在多标签（multilabel）问题中设置，包含多分类，此时，大类将被忽略。
• samples：应用在 multilabel问题上。它不会计算每个类，相反，它会在评估数据中，通过计算真实类和预测类的差异的metrics，来求平均（sample_weight-weighted）
• average：average=None将返回一个数组，它包含了每个类的得分.

多分类（multiclass）数据提供了metric，和二分类类似，是一个label的数组，而多标签（multilabel）数据则返回一个索引矩阵，当样本i具有label j时，元素[i,j]的值为1，否则为0.

sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support