マクロ平均（Macro Average）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

マクロ平均（Macro Average）

マクロ平均（Macro Average）とは、クラスごとに評価指標を計算し、全クラスを同じ重みで平均する方法のことです。3種類に分ける課題なら、3つの指標を足して3で割ります。データ数が少ないクラスも、多いクラスと同じ重みで扱うのが特徴です。少数のクラスで苦戦していると、全体の数字に表れやすくなります。

マクロ平均（Macro Average）関連用語

マクロ平均（Macro Average）に関連する単語は以下の通りです。

• マイクロ平均（Micro Average）全件をまとめて数える方法は？→
• F1スコア平均の対象になるF1とは？→
• 適合率（Precision）適合率は何を測る？→
• 再現率（Recall）再現率は何を測る？→
• マルチクラス分類（Multiclass Classification）3種類以上に分ける課題とは？→
• 不均衡データ数に偏りがあるデータとは？→

マクロ平均（Macro Average）で知っておくと得する有益情報

マクロ平均は、少数のクラスも大事にしたいときの平均です。押さえる点を3つにまとめました。

• クラスは平等に扱う件数が少ないクラスも、多いクラスと同じ重みで計算されます。
• 少数クラスの弱さが出る苦手な少数クラスがあると、全体の数字が下がって気づけます。
• 全体の件数は反映しない件数の多いクラスの出来は、特別には重くなりません。

マクロ平均とマイクロ平均の違い

マクロ平均は、少数のクラスも見逃さないための平均です。

マクロ平均（Macro Average）やさしい解説

平均を取るだけなのに、種類があるの？

クラスの平均点に例えます。生徒の人数が違うクラスでも、クラスごとの平均点を出してから平均する方法です。

人数の少ないクラスの点数も、同じ重さで効いてきます。

たとえば問い合わせを「注文」「返品」「苦情」に分けるAIで、苦情は件数が少ないとします。全件でまとめて正解率を出すと、苦情の出来が悪くても目立ちません。マクロ平均なら、苦情の成績が全体に響くので、弱点に気づけます。

マクロ平均（Macro Average）についてのみんなの疑問

マクロ平均とマイクロ平均はどちらが良いですか？

どちらが上ということはなく、目的で使い分けます。少数のクラスも重視するならマクロ平均、全体の当たりやすさを見たいならマイクロ平均です。両方を並べて見ると、偏りに気づけます。

マクロ平均が低いときは、何が考えられますか？

どこかのクラスで、成績が低い可能性があります。クラスごとの指標を並べて、低いものを探します。件数が少ないクラスが原因なら、データを増やすなどの対策が考えられます。

マクロ平均はどの指標にも使えますか？

適合率、再現率、F1スコアなどに使えます。クラスごとに出せる指標なら、平均を取れます。ただし「どの指標のマクロ平均か」を必ず書いておかないと、数字が比べられません。

AI関連の用語集【まとめ】

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