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多項分類モデルのスコアリング

多項分類は、二項分類のように単一の離散結果を予測しようとしますが、2 つ以上のクラスが存在します。多項分類モデルは、F1 の異なる平均によってスコア付けされます。

Macro F1 は、加重なしの各クラスの平均 F1 値です。つまり、すべてのクラスが同等に扱われます。

Micro F1 は、混同行列全体で計算された F1 値です。真陽性、偽陰性、偽陽性の合計がカウントされます。Micro F1 スコアの計算は、グローバル適合率またはグローバル再現率の計算と同じです。

Weighted F1 は、二項分類の F1 に相当します。クラスごとに計算され、各クラスのレコード数を考慮した加重平均として組み合わせられます。

正確度は、モデルが正しい予測を行った頻度の平均を測定します。正確に一致する予測の数をサンプル数で割ったものとして計算されます。