Класстардын теңсиздигинде метрикаларды орташалаштыру үчүн үчүнчү вариант барбы жана ал кантип эсептелет?

Класстар ортосундагы теңсиздик болсо, классификациялык тапшырмаларда метрикалардын үч түрдүү орточо эсептелиши (мисалы, тактык, recall, F1) колдонулат:

1. Макро-орто: ар бир класс үчүн метриканы жеке эсептейт жана андан соң алардын орточосун класстардын мисалдар санына карабастан чыгарат. Бул ар бир класска бирдей салмак берет.

2. Микро-орто: бардык класстардын чын позитивдери, жалган позитивдери жана жалган негативдерин бириктирип, андан соң метриканы эсептейт. Ошентип, бардык мисалдардын жалпы салымы эске алынат.

3. Салмактуу орто: ар бир класс үчүн метриканы эсептейт жана андан соң алардын салмактуу орточосун класстардын мисалдар санына пропорционал салмактар менен чыгарат. Бул теңсиздикти эске алууга мүмкүндүк берет жана көбүрөөк өкүлчүлүк кылган класстарга чоң салмак берет.

Расмий түрдө, метрика үчүн салмактуу орточо төмөндөгүчө эсептелет:

[ M_{weighted} = \sum_{i=1}^C w_i \times M_i, \quad w_i = \frac{N_i}{\sum_{j=1}^C N_j} ]

башкача айтканда:

• (C) — класстар саны,
• (M_i) — (i) класстын метрикасы,
• (N_i) — (i) класстын мисалдар саны.

Салмактуу орточо теңсиздик учурда моделдин сапатын реалистик баалоого жардам берет жана ар бир класстын таасирин анын жайылуу деңгээлине пропорционал сактайт.