スロット逆襲のシャアk8 カジノ［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？仮想通貨カジノパチンコ野薔薇物語

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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。

図1　「macro-F1」を計算するための、各クラスのF1スコア計算のイメージ

　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よりもエンドユーザーにとって理解しやすい、というメリットがある。エンドユーザーと評価結果をやり取りすることが重要な場面では、micro-F1（＝正解率）の使用を検討するとよい。

　計算方法をあらためて説明すると、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）の平均を取ることである。適合率のマクロ平均は「macro-Precision（マクロ平均適合率）」、再現率のマクロ平均は「macro-Recall（マクロ平均再現率）」などと呼ばれる。F1スコアのマクロ平均の計算方法を数式で表現すると、以下のようになる。F1スコア（score）の計算方法は、F1スコアの用語解説を参考にしてほしい。

　また、マイクロ平均（Micro Average）とは、多クラス分類の全クラス分をまとめて（＝総計して）計算した評価指標（F1スコアや適合率、再現率など）の値のことである。適合率のマイクロ平均は「micro-Precision（マイクロ平均適合率）」、再現率のマイクロ平均は「micro-Recall（マイクロ平均再現率）」などと呼ばれる。F1スコアのマイクロ平均の計算方法を数式で表現すると、F1スコアの計算方法と同じなので、以下のようになる。

　ただし、TP／FP／FNの値は、クラスごと個別にカウントした数値ではなく、全クラスの合計値であるので注意してほしい。多クラス分類におけるTP／FP／FN値の計算方法は、「多クラス分類の混同行列」の用語解説を参考にしてほしい。

「AI・機械学習の用語辞典」

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