Comment sont calculées les métriques micro et macro-moyennes?

La moyenne micro et macro sont des méthodes d’agrégation des métriques (par exemple, précision, rappel) lors de l’évaluation de modèles sur plusieurs classes ou tâches.

• Micro-moyenne (micro-averaging) : d’abord, toutes les valeurs de vrais positifs, faux positifs et faux négatifs sont additionnées pour toutes les classes, puis la métrique est calculée à partir de ces sommes. Cela prend en compte la contribution de chaque exemple individuel, donc les classes avec plus d’exemples ont une influence plus forte.

• Macro-moyenne (macro-averaging) : la métrique est d’abord calculée séparément pour chaque classe, puis la moyenne arithmétique de ces valeurs est prise. Toutes les classes ont un impact égal, indépendamment de leur taille.

Exemple :

Si vous avez une précision pour trois classes : 0.9, 0.8 et 0.7,

• Macro-moyenne = (0.9 + 0.8 + 0.7) / 3 = 0.8
• La micro-moyenne sera calculée en fonction des TP, FP, FN totaux pour toutes les classes, ce qui peut donner une valeur différente, en tenant compte de la répartition des exemples.

Le choix entre eux dépend de la tâche : la macro-moyenne est utile lorsque chaque classe doit avoir un poids égal, la micro- lorsque l’importance de la contribution globale de tous les exemples est cruciale.