როგორ ითვლება მიკრო და მაკრო საშუალო მაჩვენებლები?

მიკრო და მაკრო საშუალო მეთოდები არის მეთოდები, რომლებიც გამოიყენება მეტრიკების (მაგალითად, სიზუსტე, სრული) აგრეგირებისთვის მრავალკლასიანი ან მრავალმუშაობის შეფასებისას.

• მიკრო-საშუალო (micro-averaging): პირველ რიგში, ყველა სწორი დადებითი, მცდარი დადებითი და მცდარი უარყოფითი მნიშვნელობები ყველა კლასისთვის იკრიბება, და შემდეგ ამ ჯამებზე დაფუძნებული მეტრიკა გამოითვლება. ეს ითვალისწინებს თითოეული მაგალითის წვლილს, ამიტომ კლასები, რომელთაც მეტი მაგალითი აქვთ, უფრო ძლიერ გავლენას ახდენენ.

• მაკრო-საშუალო (macro-averaging): პირველ რიგში, მეტრიკა გამოითვლება თითოეულ კლასისთვის ცალ-ცალკე, და შემდეგ ამ მნიშვნელობების საშუალო მიიღება. ყველა კლასი ერთნაირად ზეგავლენას ახდენს, მათი ზომის მიუხედავად.

მაგალითი:

თუ გაქვთ სიზუსტე სამი კლასისთვის: 0.9, 0.8 და 0.7,

• მაკრო-საშუალო = (0.9 + 0.8 + 0.7) / 3 = 0.8
• მიკრო-საშუალო გამოითვლება ყველა კლასის TP, FP, FN საერთო ჯამებზე დაფუძნებით, რაც შეიძლება გამოიღოს სხვა მნიშვნელობა, განიხილავს მაგალითების განაწილებას.

არჩეული მეთოდი დამოკიდებულია დავალებაზე: მაკრო-საშუალო სასარგებლოა, როდესაც ყველა კლასისთვის თანაბარი წონა სჭირდება; მიკრო- — როდესაც მნიშვნელოვანია ყველა მაგალითის საერთო წვლილი.