python如何处理多分类召回率
用户关注问题
我在做多分类任务时，需要计算召回率，Python有哪些方法可以实现？
利用sklearn计算多分类召回率
Python的sklearn库提供了方便的函数来计算多分类召回率。可以使用metrics模块中的recall_score函数，并设置参数average为'macro'、'micro'或'weighted'，以适应不同的召回率计算需求。比如：
from sklearn.metrics import recall_score
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
多分类召回率计算时，average参数有'macro'、'micro'、'weighted'等选项，选择哪个最合理？
根据具体任务选择召回率计算方式
'macro'计算各类别召回率的简单平均，适合类别均衡的情况。'micro'通过全局统计TP和FN，更关注整体效果；适合类别不平衡时使用。'weighted'则考虑类别支持度，对不均衡数据有调整。在实际工作中，应根据数据分布和关注点来选择合适的average参数。
我想更直观地理解多分类召回率的表现，有没有Python工具可以帮助绘制相关图表？
使用混淆矩阵和热力图可视化召回率
可以通过sklearn中的confusion_matrix计算混淆矩阵，借助seaborn库绘制热力图，展示不同类别的召回情况。这种方法有助于理解模型在哪些类别召回率较高或较低。示例代码：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d')