що означають числа у звіті про класифікацію sklearn?

Я маю нижче приклад, який я взяв із документації sklearn 'sklearn.metrics.classification_report.

Що я не розумію, це чому для кожного класу існують значення f1-балів, точності та відкликання, де я вважаю, що клас є міткою передбачувача? Я думав, що оцінка f1 говорить вам про загальну точність моделі. Також, що нам говорить стовпчик підтримки? Я не зміг знайти жодної інформації про це.

print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
             precision    recall  f1-score   support

    class 0       0.50      1.00      0.67         1
    class 1       0.00      0.00      0.00         1
    class 2       1.00      0.67      0.80         3

avg / total       0.70      0.60      0.61         5

Оцінка f1 дає вам середню гармонійну точність та відкликання. Оцінки, що відповідають кожному класу, підкажуть точність класифікатора при класифікації точок даних у цьому конкретному класі порівняно з усіма іншими класами.

Підтримка - кількість зразків істинної відповіді, що лежать у цьому класі.

Ви можете знайти документацію щодо обох заходів у документації sklearn.

Підтримка - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support.html

F1-оцінка - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html

EDIT

Останній рядок дає середньозважене значення точності, згадування та f1-балу, де ваги є значеннями опори. тому для точності середній є (0.50*1 + 0.0*1 + 1.0*3)/5 = 0.70. Загальна сума - лише для загальної підтримки, яка тут становить 5.