사이킷런에서 이진 성능 지표로 다중 분류 모델을 평가하면 정규화 또는 가중치가 적용된 마크로 평균이 기본으로 적용됩니다.²¹ 가중치가 적용된 마크로 평균은 평균을 계산할 때 각 클래스 레이블의 샘플 개수를 가중하여 계산합니다. 가중치가 적용된 마크로 평균은 레이블마다 샘플 개수가 다른 불균형한 클래스를 다룰 때 유용합니다.

사이킷런에서 가중치가 적용된 마크로 평균이 다중 분류 문제에서 기본값이지만 sklearn.metrics 모듈 아래에 있는 측정 함수들은 average 매개변수로 평균 계산 방식을 지정할 수 있습니다. 예를 들어 precision_score나 make_scorer 함수입니다.

>>> pre_scorer = make_scorer(score_func=precision_score,
...                          pos_label=1,
...                          greater_is_better=True,
...                          average='micro')