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f1-scorer과 f1-macro는 다른거 아닌가요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
이선희님께서 질문하신 F1 스코어와 F1-macro의 차이에 대해 설명드리겠습니다. F1 스코어는 이진 분류 문제에서 정밀도와 재현율을 조화평균으로 계산한 지표입니다. 하지만 다중 클래스 혹은 불균형 데이터의 경우, 이를 다루기 위해 F1 스코어에는 몇 가지 ‘average’ 파라미터 옵션이 있습니다. ‘macro’는 이를 처리하기 위한 방법 중 하나입니다.
F1-score (이진 분류): 전통적으로 이진 분류 문제에서 사용됩니다. 기본적으로 전체 클래스에 대해 정밀도와 재현율의 조화평균을 계산합니다.
F1-macro (다중 클래스): 모든 클래스의 F1 스코어를 각각 계산한 후 그 평균을 냅니다. 모든 클래스에 동일한 가중을 두고 평균을 내므로, 클래스 간의 데이터 불균형이 큰 경우에도 공정한 평가를 제공합니다.
따라서, 다중 클래스 문제에서는 ‘average’ 파라미터로 ‘macro’을 지정하여, 모든 클래스의 F1 스코어를 동일하게 평균하여 평가합니다. 강의에서 ‘f1_score’를 사용하면서 ‘average’ 옵션을 ‘macro’로 설정하는 방법이 바로 F1-macro를 계산하는 방법이 됩니다.
아래의 기존 답변들을 참조하시면 이 주제를 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 것입니다:
- 오늘시험 작업형2 f1 score 관련 질문드려요: F1 스코어 함수 사용 시 ‘average’ 옵션 설정 방법에 대한 설명이 포함되어 있습니다.
- 4회 기출 유형(작업형2) 관련 질문: ‘macro_f1’ 평가 방법에 대한 구체적인 코드 예시를 확인할 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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답변 감사합니다 💪