多クラス分類における評価指標
多クラス分類における評価指標
基本的に二値分類のときの考え方の拡張
各クラスについてそれぞれの指標を計算する、と考えればよい
「あるクラスを正例、それ以外のクラスを負例として、各指標を計算する」ということを、すべてのクラスに対して行えばよい
precision、recall、F値については、各クラスで計算されるそれぞれの指標の値を集約してひとつの値を算出し、多クラス分類全体としてのモデルの評価を行うこともよくある
マクロ平均
クラスごとの値の平均値
マイクロ平均
全クラスあわせた場合の各指標値（accuracyと等しくなる）
加重平均
正解クラスの個数によって重み付き平均をとる
これらのイメージはわかりにくいかも。以下などはわかりやすい
skleran.metricsにあるclassification_reportメソッドを用いれば、これらを一気にやってくれる
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