TODO 分类任务指标计算和展示 准确率 F1 Recall

参考文章
Emotion Recognition from Speech Using Wav2vec 2.0 Embeddings

1. 多分类中有recall（召回率）这个指标吗？

多分类中有召回率这个概念，并且有多种计算方式。

宏平均召回率（Macro-averaged Recall）：
对于多分类问题，先分别计算每个类别的召回率 ，然后对这些召回率取平均值。假设一个多分类任务有 (n) 个类别，对于第 (i) 个类别，召回率 (R_i) 的计算方式和二分类类似，即 (R_i=\frac{TP_i}{TP_i + FN_i})，其中 (TP_i) 是第 (i) 类被正确预测的样本数，(FN_i) 是第 (i) 类被错误预测为其他类的样本数。宏平均召回率 (Macro - Recall=\frac{\sum_{i = 1}^{n}R_i}{n}) 。这种计算方式对每个类别一视同仁，无论该类别样本数量多少。

微平均召回率（Micro-averaged Recall）：
将所有类别的真正例（(TP)）、假反例（(FN)）分别累加起来，再计算召回率。即先计算总的 (TP=\sum_{i = 1}^{n}TP_i)，总的 (FN=\sum_{i = 1}^{n}FN_i) ，然后 (Micro - Recall=\frac{TP}{TP + FN}) 。微平均召回率考虑了每个样本的贡献，在样本不均衡的多分类任务中， 微平均召回率受样本数量多的类别的影响更大。

2. 这些指标都是谁提出的？有哪些论文或教科书讲解？

• 提出者：准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）等指标在机器学习和信息检索领域由来已久，很难明确指出是由谁首次提出的。它们是随着这些领域的发展，逐渐被广泛接受和使用的。在信息检索中，为了评估检索系统返回相关文档的能力， 人们逐渐发展出了类似召回率和精确率的概念；在机器学习的分类任务中，这些概念也被引入并广泛应用。
• 相关论文：
  • 《A Systematic Analysis of Performance Measures for Classification》 对分类任务中的各种性能指标进行了系统分析，包括准确率、召回率、精确率等，详细探讨了它们的性质、适用场景以及相互之间的关系。
  • 在信息检索领域的经典论文《Introduction to Information Retrieval》中，对精确率和召回率在检索任务中的应用进行了深入讲解。
• 相关教科书：
  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》（《模式识别与机器学习》），这本书是机器学习领域的经典教材，在分类章节中对准确率、召回率、精确率以及F1值等指标进行了详细的推导和讲解，还讨论了在不同数据分布和任务场景下如何选择合适的评估指标。
  • 《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（《机器学习：一种概率视角》） 也对这些评估指标进行了严谨的数学阐述，并通过实例说明了它们在模型评估中的作用。
  • 《Introduction to Information Retrieval》（《信息检索导论》），作为信息检索领域的入门教材，对精确率和召回率在文档检索、排序等任务中的应用有非常详细的介绍，包括如何计算、如何根据它们优化检索系统等内容。

是的，你的思路完全正确。在音频疾病识别基准任务中，“参考领域惯例”+“核心指标全覆盖” 是最稳妥且严谨的策略，具体可按以下优先级落地，既避免“指标冗余”，又能确保结果的可比性和全面性：

第一步：优先“参考领域惯例”——确保结果能与现有研究直接对比

基准文章的核心价值之一是“为后续研究提供可参考的基线”，因此必须先明确同领域（音频疾病识别）主流论文的指标选择：

• 若检索发现多数研究以 “F1-score（宏F1）” 为核心指标（如疾病分类中“平衡漏诊与误诊”是共识），则将宏F1作为“第一核心指标”，在表格和结论中优先突出；
• 若领域内更关注 “疾病召回率”（如罕见病筛查，漏诊代价远高于误诊），则将“宏召回率”作为核心，同时补充精确率；
• 若多数研究同时报告 “准确率+宏F1”（如疾病类别较均衡的场景），则沿用这一组合，避免引入小众指标导致对比困难。

操作建议：花1-2天检索5-10篇近3-5年的“音频疾病识别基准/综述文章”（如IEEE TASLP、Medical Image Analysis等领域顶刊/顶会），记录它们的指标组合——基准任务的“兼容性”远比“指标新颖性”重要。

是的，你的理解基本正确，但还可以更细致地补充说明：

二分类与多分类的指标统一与差异

1. 准确率（Accuracy）：

   • 二分类和多分类的计算逻辑一致，都是正确预测的样本数 / 总样本数，公式为：
     [
     \text{Accuracy} = \frac{\text{TP} + \text{TN}}{\text{TP} + \text{TN} + \text{FP} + \text{FN}}
     ]
   • （注：多分类中，TP、TN等需按“每个类别是否被正确预测”来统计总和）

2. F1-score：

   • 二分类：直接计算**精确率（Precision）和召回率（Recall）**的调和平均：
     [
     \text{F1} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}
     ]
   • 多分类：通常用macro-F1（对每个类别的F1取平均）或micro-F1（对所有样本的TP、FP、FN全局求和后计算）。其中，macro-F1更关注“每个类别自身的性能公平性”，适合类别不平衡或你希望强调“每一类都重要”的场景。

3. Recall（召回率）：

   • 二分类：单类别（如“正类”）的召回率，公式为：
     [
     \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}
     ]
   • 多分类：同样用macro-Recall（对每个类别的召回率取平均），或micro-Recall（全局统计后计算）。和F1类似，macro-Recall能体现“模型对每一类样本的覆盖能力”。

统一比对的合理性

• 这三个指标从不同维度评估模型：

  • Accuracy：整体分类的“正确性比例”，但对类别不平衡敏感（如少数类被忽略时，Accuracy可能虚高）。
  • F1-score：平衡“精确性”（不把负类误判为正类）和“召回性”（不遗漏正类），是更全面的指标。
  • Recall：重点衡量“模型捕捉目标类别的能力”（如疾病诊断中，不遗漏患者）。

• 用这三个指标同时报告，能更全面地展示模型在“整体正确性、类别平衡性能、目标类覆盖能力”上的表现，无论二分类还是多分类（多分类用macro-* 即可和二分类的单指标形成逻辑统一）。

补充建议

• 若多分类中类别不平衡（如某类样本极少），除了macro-*，也可补充每一类的单独Recall/Precision（突出少数类的性能）。
• 若任务更关注“整体排序或样本级性能”，micro- 指标*（如micro-F1）会更合适（因为它对样本数多的类更敏感）。

总之，用“Accuracy + macro-F1 + macro-Recall”作为二分类和多分类的统一比对指标，是完全可行且能全面评估模型的。

第二步：补充“核心三指标”——覆盖不同评估维度，体现结果全面性

即使领域有默认指标，在基准文章中同时提供“准确率+宏F1+宏召回率” 仍是更优选择，原因如下：

1. 各指标不可替代：

   • 准确率：快速反映模型“整体分类正确性”，适合给读者直观的“基础性能印象”（但需在正文注明“若存在类别不平衡，准确率需结合其他指标解读”）；
   • 宏F1：平衡“精确率（避免健康人被误判患病）”和“召回率（避免患者被漏判）”，是疾病分类中“综合性能”的黄金指标，尤其适合多分类；
   • 宏召回率：单独体现“模型对每类疾病的覆盖能力”（如针对“重症”“罕见病”等关键类别，可额外补充“单类召回率”，突出模型对高风险类别的识别效果）。

2. 满足不同读者需求：

   • 后续研究者若关注“整体性能对比”，可参考宏F1；
   • 若关注“疾病漏检问题”（如临床落地场景），可直接提取召回率；
   • 若需快速判断模型基础能力，可看准确率。

第三步：合理呈现——避免指标堆砌，突出重点

三个指标无需“同等权重呈现”，可通过“表格分层+正文解读”优化可读性：

1. 结果表格设计（示例）：

模型	准确率（%）	宏精确率（%）	宏召回率（%）	宏F1（%）
基线模型（如MFCC+CNN）	82.5	81.3	80.7	81.0
你的模型（如Wav2vec+MLP）	89.2	88.5	87.9	88.2

• 若领域以宏F1为核心，可将“宏F1”列放在最右侧，用加粗突出最优值；
• 补充“宏精确率”是为了让读者理解F1的构成（F1低是因为精确率低还是召回率低），避免“黑箱化”。

2. 正文解读逻辑：

• 先明确“核心指标”：“本文以宏F1为主要评估指标（符合音频疾病识别领域惯例），同时报告准确率和宏召回率以全面反映模型性能”；
• 再分析指标关联：“对比基线模型，本文模型的宏F1提升7.2%，主要源于宏召回率提升7.2%（说明对疾病样本的覆盖能力增强），而准确率提升6.7%，验证了模型整体分类能力的提升”；
• 若存在类别不平衡：“需注意，准确率（89.2%）高于宏召回率（87.9%），因健康样本占比略高（约55%），此时宏F1更能反映模型对疾病类别的真实识别能力”。

总结

对音频疾病识别基准文章而言：

• “参考领域惯例”是前提（确保结果能对比）；
• “准确率+宏F1+宏召回率”是保底（覆盖整体、综合、风险三个维度）；
• “重点突出+逻辑解读”是关键（避免指标堆砌，让读者快速抓住核心结论）。

这种策略既能体现你的严谨性，又能让文章的“基准价值”最大化——后续研究者无论关注哪个维度的性能，都能从你的结果中找到参考。

在论文《Speech Emotion Recognition using wav2vec 2.0 Embeddings》中，主要使用了**平均召回率（Average recall）**这一评估指标，在相关表格（如Table 2 ） 中进行模型性能对比，以下是具体介绍：

指标的使用场景

文章聚焦于语音情感识别（SER）任务，通过对比不同模型（基于Wav2vec 2.0的不同处理方式以及其他传统模型）在IEMOCAP和RAVDESS数据集上的平均召回率，来评估模型对不同情感类别的识别能力 ，判断模型的优劣。

计算方式

论文中虽未明确给出多分类召回率具体计算步骤，但根据多分类召回率通用计算逻辑以及文章实验设置，可推测其计算过程如下：

1. 对于单个类别的召回率计算

在多分类任务中，假设共有 (n) 个情感类别，对于第 (i) 个情感类别：

• 真正例（True Positive， (TP_i) ）：模型正确预测为第 (i) 类的样本数量。
• 假反例（False Negative， (FN_i) ）：真实属于第 (i) 类，但被模型错误预测为其他类别的样本数量。

第 (i) 个类别的召回率 (R_i) 的计算公式为：(R_i = \frac{TP_i}{TP_i + FN_i}) 。

2. 平均召回率（Average recall）的计算

论文中使用的平均召回率，本质是宏平均召回率（Macro - averaged Recall），即将每个类别的召回率进行算术平均，计算公式为：
[
\text{Average recall} = \frac{\sum_{i = 1}^{n}R_i}{n}
]
其中 (n) 是情感类别的总数 ，在IEMOCAP数据集中，情感类别经过处理后为4类（愤怒、快乐、悲伤、中性）；在RAVDESS数据集中，情感类别经过处理后为7类（合并平静与中性等操作后） 。通过计算平均召回率，能够综合评估模型对各个情感类别的识别能力。

此外，虽然论文没有直接提及准确率（Accuracy）和F1值，但在机器学习多分类任务中，它们的计算方式如下：

• 准确率（Accuracy）： 正确预测的样本数占总样本数的比例，公式为 (\text{Accuracy} = \frac{\sum_{i = 1}^{n}TP_i}{\sum_{i = 1}^{n}(TP_i + FP_i+ FN_i + TN_i)}) ，其中 (FP_i) 是假正例（实际不属于第 (i) 类，但被模型预测为第 (i) 类的样本数量），(TN_i) 是真反例（实际不属于第 (i) 类，且被模型正确预测为非第 (i) 类的样本数量）。
• F1值：在多分类中常用宏平均F1（Macro - F1）和微平均F1（Micro - F1） 。宏平均F1是先计算每个类别的F1值（(F1_i = 2\times\frac{\text{Precision}_i\times\text{Recall}_i}{\text{Precision}_i + \text{Recall}_i}) ，其中 (\text{Precision}_i=\frac{TP_i}{TP_i + FP_i}) ），然后对这些F1值取平均；微平均F1是先对所有类别的 (TP)、(FP)、(FN) 进行全局求和，再按照二分类F1值公式计算。