在F1宏分数计算过程中忽略折叠

是指在计算F1宏分数时，忽略了折叠（或称为不平衡）的情况。F1宏分数是一种常用的评估指标，用于衡量分类模型在多个类别上的综合性能。

在计算F1宏分数时，通常会将每个类别的预测结果与真实标签进行比较，然后计算每个类别的精确率（Precision）和召回率（Recall），最后取所有类别的精确率和召回率的平均值作为F1宏分数。

然而，在某些情况下，不同类别的样本数量可能存在不平衡，即某些类别的样本数量远远大于其他类别。这种情况下，计算F1宏分数时会受到折叠问题的影响。折叠问题指的是在计算平均精确率和召回率时，样本数量较多的类别会对平均值产生更大的影响，从而导致对样本数量较少的类别的评估结果不准确。

为了解决折叠问题，可以使用F1微分数（F1 Micro Score）来代替F1宏分数。F1微分数是将所有类别的预测结果和真实标签合并后计算的精确率和召回率，然后再计算F1分数。这样可以避免折叠问题，因为每个样本都被视为同等重要。

总结起来，忽略折叠是在F1宏分数计算过程中不考虑不平衡样本数量对评估结果的影响。而使用F1微分数可以解决折叠问题，确保每个样本都被平等对待。