sklearn在二进制分类中返回准确率和加权平均召回率相同的值的原因是因为在二进制分类中,通常存在两个类别:正类和负类。准确率是指分类器正确预测的样本数占总样本数的比例,而召回率是指分类器正确预测为正类的样本数占所有实际正类样本数的比例。
在二进制分类中,如果数据集中的正类样本数和负类样本数相差较大,而分类器对正类和负类的预测能力相对均衡,那么准确率和召回率的计算结果可能会非常接近甚至相等。这是因为准确率和召回率的计算公式中都包含了分类器正确预测的样本数,而在这种情况下,分类器对于样本数量较多的类别(正类或负类)的预测准确率较高,从而导致准确率和召回率的值相同。
然而,需要注意的是,在其他情况下,准确率和召回率通常是不相等的。例如,当数据集中的正类样本数和负类样本数相差较小时,分类器可能更倾向于预测为样本数量较多的类别,导致准确率较高但召回率较低,或者相反。
总结起来,sklearn在二进制分类中返回准确率和加权平均召回率相同的值是因为在某些情况下,分类器对于正类和负类的预测能力相对均衡,导致准确率和召回率的计算结果非常接近甚至相等。
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