¿Cómo se calcula la precisión y la recuperación para la clasificación multiclase utilizando la matriz de confusión?

Question

Me pregunto cómo calcular la precisión y recordar usando una matriz de confusión para un problema de clasificación multiclase. Específicamente, una observación solo se puede asignar a su clase / etiqueta más probable. Me gustaría calcular:

• Precisión = TP / (TP+FP)
• Recall = TP / (TP+FN)

para cada clase y, a continuación, calcular la medida F micromediada.

Answer 1

Usando sklearn y numpy:

Para obtener medidas generales de precisión y recuperación, use then

Answer 2

@Cristian código García se puede reducir por sklearn.