看论文时看到评估指标里有很多种accuracy，在中文网站上搜索好像没有关于这两种准确度的对比，所以在这边记录分享一下。
最简单，最容易理解的准确率公式如下：
a c c = h i t s preds \begin{aligned} acc=\frac{hits}{\text{preds}} \end{aligned}a cc =preds hi t s
将预测正确的数量hits 除以 参与预测的样本总量preds，得到准确率acc。
instance accuracy
实例准确率将正确预测的总数除以所做预测的总数，而不考虑类别，公式如下：
a c c micro = total hits total preds \begin{aligned} a c c_{\text {micro }}=\frac{\text { total hits }}{\text { total preds }} \end{aligned}a c c micro =total preds total hits
如果你看的论文没有特别指明是什么准确率，那大概率就是 instance accuracy。
举例：猫狗猪三分类任务，100个猫狗猪的图片参与预测，正确预测（即猪的图片预测为猪，即狗的图片预测为狗，即猫的图片预测为猫）的数量为80张图片，那么 instance accuracy = 80/100 = 80% 。
class accuracy
类准确率分别计算每个类别的准确率（更准确的说法应该是召回率recall），并对所有类的结果进行平均，公式如下：
a c c macro = 1 M ∑ i = 1 M a c c i \begin{aligned} a c c_{\text {macro }}=\frac{1}{M} \sum_{i=1}^{M} a c c_{i} \end{aligned}a c c macro =M 1 i =1 ∑M a c c i
a c c i acc_i a c c i 是类别i的预测准确率，类别总数为 M，结果就是所有类的分别的准确率总和 除以类别数。
举例：还是猫狗猪分类任务，猫样本有50张图，狗样本40张图，猪样本10张图，若原本是猫的图片被正确预测为猫的有45张，原本是狗的图片被正确预测为狗的有32张，原本是猪的图片被正确预测为猪的有5张：
a c c 猫 = 45 / 50 = 0.9 acc_猫 =45/50= 0.9 a c c 猫=45/50 =0.9
a c c 狗 = 32 / 40 = 0.8 acc_狗 =32/40= 0.8 a c c 狗=32/40 =0.8
a c c 猪 = 5 / 10 = 0.5 acc_猪 =5/10 = 0.5 a c c 猪=5/10 =0.5
则 class accuracy = (0.9+0.8+0.5) /3 ~= 0.73
为什么要用后者？
精度是一个对类别不平衡非常敏感的指标，而 instance accuracy是一种在计算时使每个类别的重要性相同的方法。
而class accuracy更能体现出类别不平衡带来的影响。
所以也经常可以看到class accuracy是低于 instance accuracy的。
举个极端点的例子，三分类的测试集分别有 猫图片90张，狗图片5张，猪图片5张，共计100个测试数据。模型1中，猫预测正确85张，狗和猪全部预测错误，此时网络可以说是完全没有分辨狗和猪的能力，但是 instance accuracy仍然达到了85%；而另一种情况，模型2中，猫预测正确75张，狗和猪全部预测正确，instance accuracy依然是85%；这种情况下我们明显知道后一个模型是好于前一个模型的，所以这种情况下使用class accuracy衡量两者更为公平。
看完第一节这边就很简单了，其实就是上面两种准确率换了个名字而已。
论文里的 OA就是 overall accuracy； mAcc 就是 average accuracy或者 mean accuracy。
overall accuracy == instance accuracy；
average accuracy == class accuracy；
所以也经常可以看到 mAcc 是低于 OA 的。
Original: https://blog.csdn.net/qq_44643484/article/details/123693716
Author: Tony
Title: class accuracy、 instance accuracy、overall accuracy和average accuracy的区别
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