Mikro va makro o'rtacha metrikalar qanday hisoblanadi?

Micro va makro o'rtacha metodlari, modellarning ko'p sinflar yoki vazifalar bo'yicha baholashda metrikalarni (masalan, aniqlik, to'liq) yig'ish usullaridir.

• Micro-averaging: avvalo, barcha sinflar uchun haqiqiy ijobiy, noto'g'ri ijobiy va noto'g'ri salbiy qiymatlari yig'iladi, so'ngra bu yig'indilar asosida metrika hisoblanadi. Bu har bir misolning hissasini hisobga oladi, shuning uchun ko'proq misolga ega sinflar ko'proq ta'sir qiladi.

• Makro-averaging: avvalo, har bir sinf uchun alohida metrika hisoblanadi, so'ngra bu qiymatlarning arifmetik o'rtachasi olinadi. Barcha sinflar, ularning o'lchamidan qat'i nazar, teng ta'sirga ega.

Misol:

Agar sizda uchta sinf uchun aniqliklar bo'lsa: 0.9, 0.8 va 0.7,

• Makro-averaging = (0.9 + 0.8 + 0.7) / 3 = 0.8
• Micro-averaging, barcha sinflar uchun TP, FP, FN ning umumiy yig'indilariga asoslangan bo'lib, boshqa qiymat berishi mumkin, misollar taqsimotini hisobga oladi.

Ularni tanlash vazifaga bog'liq: makro-averaging, barcha sinflar uchun teng vazn kerak bo'lsa, foydalidir; mikro-averaging esa, barcha misollarning umumiy hissasi muhim bo'lsa, afzaldir.