训练输出和flair NLP评估功能之间的极端性能差异？

Question

我用flair训练了一个定制的NER模型，训练完成后，它会输出所需的结果

Results:
- F1-score (micro) 0.5714
- F1-score (macro) 0.4831

By class:
SymProp    tp: 13 - fp: 25 - fn: 21 - precision: 0.3421 - recall: 0.3824 - f1-score: 0.3611

SymRel     tp: 3 - fp: 3 - fn: 7 - precision: 0.5000 - recall: 0.3000 - f1-score: 0.3750

Symptom    tp: 46 - fp: 19 - fn: 18 - precision: 0.7077 - recall: 0.7188 - f1-score: 0.7132

然后，我使用以下代码使用求值函数：

from flair.models import SequenceTagger

tagger = SequenceTagger.load('/content/flairmodels/ner/final-model.pt')


result, score = tagger.evaluate(corpus.test, mini_batch_size=1, out_path=f"predictions.txt")

print(result.detailed_results)

输出：

Results:
- F1-score (micro) 0.9580
- F1-score (macro) 0.9520
By class:
SymProp    tp: 48 - fp: 3 - fn: 4 - precision: 0.9412 - recall: 0.9231 - f1-score: 0.9320
SymRel     tp: 17 - fp: 0 - fn: 2 - precision: 1.0000 - recall: 0.8947 - f1-score: 0.9444
Symptom    tp: 72 - fp: 2 - fn: 1 - precision: 0.9730 - recall: 0.9863 - f1-score: 0.9796

这使我大为困惑。一个表现相当糟糕，而另一个则令人难以置信。它是在小数据上执行的。如果我完全误解了什么，请告诉我。非常感谢