什么是微平均（Micro-averaging）

微平均（Micro-averaging）是一种用于多分类问题性能评估的指标计算方法，其核心思想是将所有类别的预测结果汇总到一个全局混淆矩阵中，然后基于该矩阵计算整体的性能指标。这种方法特别适用于类别不平衡的情况，因为它不会因为某些类别的样本数量较少而被忽视。

微平均的定义与计算公式

微平均通过对所有类别的真正例（TP）、假正例（FP）、真负例（TN）和假负例（FN）进行汇总，建立一个全局混淆矩阵，然后基于该矩阵计算整体的精确率、召回率和F1分数等指标。具体公式如下：

微平均的特点

1. 对高频类别的敏感性：由于微平均将所有类别的预测结果汇总到一个全局混淆矩阵中，因此它会放大高频类别的影响。这意味着如果某些类别的样本数量远多于其他类别，这些类别的性能将对整体评估结果产生更大的影响。
2. 适用于类别不平衡场景：在类别不平衡的情况下，微平均能够更好地反映模型的整体性能，因为它不会因为少数类别的低样本量而被忽略。
3. 与准确率的区别：微平均的结果通常与准确率不同。准确率是所有正确预测的样本数占总样本数的比例，而微平均则是基于全局混淆矩阵计算的整体性能指标。在类别不平衡的情况下，微平均可能比准确率更能反映模型的真实性能。

微平均的应用场景

微平均广泛应用于多分类问题的性能评估，尤其是在以下场景中：

1. 类别不平衡：当某些类别的样本数量远多于其他类别时，微平均能够更好地反映模型的整体性能。
2. 需要全局性能评估：在需要综合考虑所有类别性能的情况下，微平均提供了一个全局的性能指标。

微平均与宏平均（Macro-averaging）的对比

宏平均（Macro-averaging）是另一种常用的多分类性能评估方法，其特点是将每个类别的性能指标（如精确率、召回率和F1分数）分别计算出来后取平均值。宏平均的优点是能够公平对待所有类别，但缺点是它忽略了高频类别的影响。

相比之下，微平均更加关注高频类别的性能，因此在类别不平衡的情况下可能更可靠。然而，这也意味着它可能会放大高频类别的影响，从而掩盖低频类别的性能问题。

总结

微平均是一种基于全局混淆矩阵计算的多分类性能评估方法，适用于类别不平衡的场景。它通过汇总所有类别的预测结果来计算整体性能指标，能够更好地反映高频类别的影响。然而，在某些情况下，它可能会放大高频类别的贡献，因此需要根据具体应用场景选择合适的评估方法