在机器学习中，宏平均和加权平均有区别吗？
在机器学习中，宏平均和加权平均是两种常用的评估指标计算方法，它们在计算多分类问题的性能指标时有所区别。
宏平均（Macro-average）是将每个类别的指标单独计算，然后对所有类别的指标取平均。它不考虑类别的样本数量差异，每个类别被视为同等重要。宏平均适用于类别样本数量相对均衡的情况。例如，在一个三分类问题中，每个类别的准确率分别为0.8、0.7和0.9，那么宏平均准确率为(0.8+0.7+0.9)/3=0.8。
加权平均（Weighted-average）是根据每个类别的样本数量加权计算指标。它考虑了类别的样本数量差异，将样本数量多的类别的性能对整体评估结果的影响权重调高。加权平均适用于类别样本数量不均衡的情况。例如，在一个三分类问题中，类别A有100个样本，准确率为0.8；类别B有200个样本，准确率为0.7；类别C有300个样本，准确率为0.9。那么加权平均准确率为(1000.8+2000.7+300*0.9)/(100+200+300)=0.83。
总结来说，宏平均和加权平均的区别在于对待每个类别的权重不同。宏平均将每个类别视为同等重要，而加权平均考虑了类别样本数量的差异，将样本数量多的类别对整体评估结果的影响权重调高。
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