多分类问题中，总体的Precison和recall值相等，为什么？在几个数据集上试验均是如此。

在几个多分类数据集上做了试验，用的是python里面的classification_report，也尝试了sk.metrics.precision_score，sk.metrics.recall_score，请问这是有什么原理吗？

print(classification_report(y_test, y_pred))
print("Precision", sk.metrics.precision_score(y_test, y_pred,average='micro'))
print( "Recall", sk.metrics.recall_score(y_test, y_pred,average='micro'))
print( "f1_score", sk.metrics.f1_score(y_test, y_pred,average='micro'))

最后得到的结果：

几个数据集都是如此，请问这是为什么呢？

我也是这个问题 请问解决了吗