Average)とは、機械学習モデルの評価指標を複数のクラス(カテゴリー)に対して算出するときに、各クラスの結果を同じ重みで平均する方法です。これは、すべてのクラスに等しい重要性を与えるため、クラスごとのデータ数が大きく異なる場合でも、全てのクラスが均等に考慮されます。分類問題で3つのクラスがある場合、それぞれのクラスの精度やリコールを計算し、それらの平均を取ります。Average)が得られます。Average)は、少数のデータしか持たないクラスでも同等に扱うため、データの偏りがある場合でも各クラスのパフォーマンスを平等に評価できますが、データ数が少ないクラスの影響を受けやすいという特徴があります。Average)に関連する単語は以下の通りです。Average)とは、AIや機械学習で、たくさんのグループ(クラス)があるときに、それぞれのグループの結果を平均する方法です。すべてのグループに同じ重みを与えて計算するため、どのグループにも公平に評価を行います。テストの結果を考えてみましょう。クラスA、クラスB、クラスCの3つのクラスがあって、それぞれのクラスの成績を見ます。マクロ平均では、各クラスの成績を計算して、その平均を取ります。どのクラスの人数が多くても少なくても、すべてのクラスを同じように扱います。この方法だと、クラスごとの人数に関係なく、どのクラスも平等に評価されるので、少人数のクラスでも影響が大きくなります。Average)は「全員が平等に見られる平均の取り方」です。AI関連の用語集【まとめ】AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。このコンテンツはクラベルAI運営事務局が作成しております。事務局メンバーには、第1回生成AIパスポートの資格保有者も在籍。AI活用における、誰に・何を・どう聞けばいいの?というところからAIを使った大規模開発の相談まで、「クラベルAI」なら何度でも無料でご相談いただけます。ご相談内容に合わせて最適なパートナーとのマッチングサービスも提供。提携パートナーも随時募集中です。(個人・法人どなた様もご応募可能いただけます。AI活用の第一相談所を目指し、日々有益な情報発信に努めております。ご意見・ご感想等ございましたらお気軽にご連絡ください。運営会社は株式会社フィオリエラ(https://fioriera.co.jp/)です。内容をご確認の上、チェックをお願いします。