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F1スコアのマイクロ平均・マクロ平均

Micro-average and Macro-average F1-score えふわんすこあ の まいくろへいきん・まくろへいきん
高頻出 ⚪ 旧用語 テクノロジ系 新しい技術

意味・解説

多クラス分類において、クラスごとの評価指標を統合して一つの「平均」を出す二つの手法。

マイクロ平均は全データの合計から算出(正解率と同じ)。マクロ平均はクラスごとのF1スコアを計算してから単純平均する(全クラスを平等に扱う)。

くわしく

AI(人工知能)の成績表をどう合算するか」の計算です。

1.マイクロ平均:

1データを1票と数えます。数が多いクラスの影響を強く受けます。

2.マクロ平均:

1クラスを1票と数えます。たとえ1件しかないレアなクラスでも、数万件あるクラスと同じ重みで評価されます。ポイントは、データ数に偏りがある場合、マイクロ平均だけでは「多数派だけが得意なAI」を見抜けず、マクロ平均を見ることで「全ての種類を網羅できているか」がわかるからです。

例文

多クラスの商品分類AIにおいて、登録数が少ない新カテゴリの判定精度も重視するため、マクロ平均F1スコアを最終評価指標とした。

同義語: 統合評価指標
分類: 機械学習の評価指標
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