Como são calculadas as métricas de micro e macro média?

A média micro e macro são formas de agregar métricas (por exemplo, precisão, recall) na avaliação de modelos em múltiplas classes ou tarefas.

• Micro-média (micro-averaging): primeiro somam-se todos os verdadeiros positivos, falsos positivos e falsos negativos em todas as classes, e depois calcula-se a métrica com base nessas somas. Isso leva em consideração a contribuição de cada exemplo individual, portanto classes com mais exemplos influenciam mais.

• Macro-média (macro-averaging): primeiro calcula-se a métrica separadamente para cada classe, e depois faz-se a média aritmética desses valores. Todas as classes têm impacto igual, independentemente do seu tamanho.

Exemplo:

Se você tem precisão para três classes: 0.9, 0.8 e 0.7,

• Macro-média = (0.9 + 0.8 + 0.7) / 3 = 0.8
• Micro-média será calculada com base nas somas de TP, FP, FN de todas as classes, o que pode resultar em um valor diferente, considerando a distribuição de exemplos.

A escolha entre eles depende da tarefa: macro-média é útil quando se deseja peso igual para todas as classes, micro- quando a contribuição geral de todos os exemplos é importante.