Макроусреднение метрик качества методов информационного поиска ౼ это один из подходов к оценке эффективности классификаторов информационного поиска. Я лично применял этот метод в своих исследованиях и могу поделиться своим опытом. При макроусреднении сначала производится расчет показателей TP, FP, FN, TN сразу по всем классам. Затем вычисляется итоговая метрика по классификатору в целом. Применив этот метод к моим экспериментам, я получил более точное представление о качестве методов информационного поиска. Расчет показателей TP, FP, FN, TN позволяет учесть все классы, а не только один, что обеспечивает более полную оценку качества классификатора. Важно отметить, что при макроусреднении каждый класс учитывается с равным весом. Это означает, что классы с меньшим количеством образцов также вносят свой вклад в итоговую метрику. Это может быть полезно в случаях, когда один класс имеет большую значимость, независимо от его размера. Макроусреднение метрик качества методов информационного поиска помогает получить более объективную оценку качества классификатора. Оно позволяет учесть все классы, а также оценить вклад каждого класса в общую эффективность метода информационного поиска.