我想为多类多标签分类建立一个混淆矩阵，然后计算精度，召回率和F1。一种想法是从训练和测试集中的所有组合中构建它，例如
A1 A2A3 A1A3
A1 x x x
A2A3 x x x
A1A3 x x x
另一个想法是像简单的标签分类那样构建它，但对矩阵的值使用双值，例如
A1 A2 A3
A1 double double double
A2 double double double
A3 double double double
在这种情况下的问题是如何计算有意义的值？
有没有建立这种矩阵的经验？哪个版本更合理？如果还有其他方法可以构建这种混淆矩阵，那么很高兴听到您的来信。
问候，安德里
如果也有人感兴趣，这是对我有用的方法：由于使用了Gj的描述，我使用了第一个想法并计算了基于标签的度量。Madjarov等人，“多标签学习方法的广泛实验比较，模式识别”（2012）。
相应的代码可以在评估模块的dkpro-tc（DKPro文本分类框架）中找到。
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