micro和macro的区别
micro和macro是在多类别分类问题中使用的两种不同的平均方式，用于计算多个类别的性能指标的平均值。
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Micro平均（Micro-average）：
- Micro平均是将所有类别的预测结果合并在一起，然后计算整体的性能指标。
- 在Micro平均中，所有类别的真正例、假正例和假负例的数量总和用于计算查准率、查全率和F1分数。
- Micro平均给予每个样本相同的权重，无论其属于哪个类别，因此对于样本数量不均衡的问题，Micro平均会偏向于样本数量多的类别。
- Micro平均更适用于在不同类别上有明显不均衡样本分布的情况，且更关注整体性能而不是每个类别的个别性能。
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Macro平均（Macro-average）：
- Macro平均是对每个类别的性能指标分别计算平均值，然后再对这些平均值求平均。
- 在Macro平均中，对于每个类别，分别计算查准率、查全率和F1分数，并对这些指标进行简单平均。
- Macro平均给予每个类别相同的权重，不考虑样本数量的差异，因此能够平等对待每个类别。
- Macro平均更适用于每个类别的性能对整体性能均等重要的情况。
总结来说，Micro平均是将所有类别的结果合并成一个总体进行计算，适用于样本数量不均衡或关注整体性能的情况；而Macro平均是对每个类别的结果进行独立计算，并对各个类别的结果进行平均，适用于每个类别的性能对整体性能均等重要的情况。选择使用哪种平均方法取决于具体的问题和需求。
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