macro-F1

- マイクロ平均とは 機械学習の分野では、作成したモデルの性能を評価することが不可欠です。特に分類モデルにおいては、その精度を測るために様々な指標が用いられます。マイクロ平均もそうした指標の一つであり、モデルの全体的な性能を把握する際に役立ちます。 マイクロ平均は、データセット全体における真陽性、偽陽性、偽陰性の数を合計し、それらを用いて適合率、再現率、F1スコアといった評価指標を計算します。 真陽性とは、実際に正のデータを正と予測できた件数を指し、偽陽性とは、実際には負であるデータを誤って正と予測してしまった件数を指します。また、偽陰性とは、実際には正であるデータを誤って負と予測してしまった件数を指します。これらの値を基に計算される適合率、再現率、F1スコアといった指標を見ることで、モデルの性能を多角的に評価することができます。 マイクロ平均の特徴は、データセット内の各クラスのサンプル数を考慮せず、全体的な性能を評価する点にあります。これは、データの偏りがある場合に特に有効です。例えば、あるクラスのデータ数が極端に少ない場合、そのクラスの性能が低くても全体の指標に大きな影響を与えないことがあります。しかし、マイクロ平均を用いることで、そうした少数のデータの影響を受けずに、モデルの真の性能を評価することができます。 マイクロ平均は、機械学習モデルの性能を評価する上で重要な指標の一つです。特に、データの偏りがある場合や、全体的な性能を把握したい場合に有効な手段となります。