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我正在按照本教程使用 Facebook Research FastText 库进行文本分类。我有 2 个标签，我正在执行分类（2 类）。测试文件上的预测输出显示了相同的精度和召回率。如何计算测试文件的每类精度和召回率？

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我最近不得不自己处理这个问题。Github中的这个问题描述了该问题，并提出了解决方案。

总之，您需要将此作为后处理步骤。上面链接的代码将您的实际标签与预测标签进行比较，并计算一个混淆矩阵，该矩阵准确地反映了分类器在二元分类中的性能。此代码仅计算混淆矩阵和准确度。如果您还想添加精度和召回率，您可以类似地使用 scikitlearn API，例如sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support

于 2017-12-06T22:25:50.823 回答