6.5.4 다중 분류의 성능 지표

이 절에서 언급한 성능 지표는 이진 분류에 대한 것입니다. 사이킷런은 이런 평균 지표에 마크로(macro)와 마이크로(micro) 평균 방식을 구현하여 OvA(One-versus-All) 방식을 사용하는 다중 분류로 확장합니다. 마이크로 평균은 클래스별로 TP, TN, FP, FN을 계산합니다. 예를 들어 k개의 클래스가 있는 경우 정밀도의 마이크로 평균은 다음과 같이 계산합니다.

마크로 평균은 단순하게 클래스별 정밀도의 평균입니다.

마이크로 평균은 각 샘플이나 예측에 동일한 가중치를 부여하고자 할 때 사용합니다. 마크로 평균은 모든 클래스에 동일한 가중치를 부여하여 분류기의 전반적인 성능을 평가합니다. 이 방식에서는 가장 빈도 높은 클래스 레이블의 성능이 중요합니다.