有一个问题我一直没明白。虽然宏召回率和未调整平衡精度的公式是相同的，但是有两个不同的概念
我使用sklearn的recall_score(test_labels, y_pred,average='macro')和balanced_accuracy_score(y_true, y_pred)并发现它们给出了相同的输出
您提出的问题是有效的，它围绕着宏观平均召回率（灵敏度）和未经调整的平衡准确性之间的相似性，在某些情况下计算时，这两者似乎会产生相同的结果。
让我们分解一下概念： 宏观平均召回率（recall_score withaverage='macro'）：
定义：单独计算每个类别的召回率，然后取平均值。每个班级无论大小，都受到平等对待。 用例：当您想要确保您的模型在所有类别中表现良好，而不管类别不平衡时，这特别有用。
from sklearn.metrics import recall_score
recall_macro = recall_score(test_labels, y_pred, average='macro')
未调整的平衡精度（balanced_accuracy_score）：
定义：它旨在通过计算每个类别的敏感度（召回率）平均值来处理类别不平衡，并为每个类别赋予相同的权重。 用例：此指标在处理不平衡数据集时非常有用，其中某些类的样本可能比其他类少得多。
from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score
balanced_acc = balanced_accuracy_score(test_labels, y_pred)
在某些情况下，特别是当类别平衡时，这两个指标可能会产生类似的结果。原因是，在平衡数据集中，宏观平均召回率和未调整的平衡准确度在概念上非常接近——它们都旨在对每个类别给予同等的重视。
但是，随着班级分布变得更加不平衡，或者如果不同班级的规模存在显着差异，您可能会开始看到这些指标之间的差异。在这种情况下，宏观平均召回率可能对少数类别的表现更敏感，而未经调整的平衡准确率可确保对每个类别的同等考虑。