［評価指標］macro-F1／micro-F1、多クラス分類のマクロ平均／マイクロ平均とは？

連載目次 用語解説 統計学／機械学習におけるmacro-F1（マクロ平均F1）スコアとは、（基本的に）多クラス分類のタスク（問題）に対する評価指標の一つで、クラスごとに計算したF1スコアの平均値を指す。また、micro-F1（マイクロ平均F1）スコアとは、全クラス分をまとめて（＝総計して）計算したF1スコアの値を指す。いずれも0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値になり、1.0に近づくほどより良い。 macro-F1とmicro-F1の使い分け指針を示しておく。 不均衡データの場合には、macro-F1を使う方がよい。もう一方のmicro-F1スコアの計算方法では、特定のクラスの数に大きな偏りがある場合、適切に評価できない可能性が高いためだ。 micro-F1スコアは、多クラス分類における正解率（Accuracy）と同じ計算結果となる。このため、もう一方のmacro-F1よりもエ

[misshiki]

“マクロ平均（Macro Average）とは、多クラス分類のクラスごとに計算した評価指標（F1スコアや適合率、再現率など）の平均を取ること”