G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第51問: ある外観検査で、製品の画像を「良品」「軽い傷」「重い傷」の3クラスに分類するモデルを、300件のテストデータで評価した。結果は次のとおりである（各行は実際のクラ

「0.70」が適切です。scikit-learnのユーザーガイド3.4.4.1節は、多クラスでは各クラスを2値の問題とみなし、マクロ平均は各クラスの指標を等しい重みで単純に平均するとしています。

再現率は実際の件数で割るので、良品 180÷200＝0.9、軽い傷 18÷60＝0.3、重い傷 36÷40＝0.9 で、平均は (0.9＋0.3＋0.9)÷3＝0.70 です。「0.78」は正しく分類できた件数の合計 234 を 300 で割ったマイクロ平均（正解率と同じ）で、再現率を実際の件数で重み付けして平均してもこの値になります。

「0.75」は予測した件数で割る適合率（0.9、0.9、0.45）のマクロ平均です。「0.65」はクラスごとのF値（0.9、0.45、0.6）の平均です。

件数の少ないクラスの低い再現率も同じ重さで効くのがマクロ平均です。