Makro vs Mikro: Memilih Metrik yang Tepat untuk Evaluasi Model Machine Learning

Makro dan mikro adalah dua pendekatan untuk mengevaluasi kinerja model machine learning, khususnya dalam tugas klasifikasi multi-kelas atau multi-label. Memilih metrik yang tepat, baik makro atau mikro, sangat penting untuk memahami secara akurat kemampuan model dan kesesuaiannya dengan aplikasi tertentu.

Memahami Metrik Makro

Metrik makro menghitung kinerja model secara independen untuk setiap kelas atau label, kemudian menghitung rata-rata dari skor kinerja individu ini. Pendekatan ini memberikan bobot yang sama untuk setiap kelas, terlepas dari frekuensi kemunculannya dalam dataset. Misalnya, dalam dataset yang sangat tidak seimbang dengan satu kelas mayoritas dan beberapa kelas minoritas, metrik makro akan memperlakukan kinerja pada kelas minoritas sama pentingnya dengan kinerja pada kelas mayoritas. Metrik makro yang umum termasuk precision makro, recall makro, dan F1-score makro.

Menjelajahi Metrik Mikro

Berbeda dengan metrik makro, metrik mikro mempertimbangkan jumlah total true positive, false positive, dan false negative di semua kelas untuk menghitung metrik kinerja secara global. Pendekatan ini memberikan bobot lebih pada kelas yang lebih sering muncul dalam dataset. Dalam dataset yang tidak seimbang, metrik mikro akan lebih dipengaruhi oleh kinerja model pada kelas mayoritas. Metrik mikro yang umum termasuk precision mikro, recall mikro, dan F1-score mikro.

Memilih Antara Makro dan Mikro: Faktor-faktor yang Perlu Dipertimbangkan

Memilih antara metrik makro dan mikro bergantung pada tujuan spesifik dari tugas machine learning dan karakteristik dataset.

Pertama, pertimbangkan keseimbangan dataset. Dalam dataset yang seimbang, di mana semua kelas memiliki jumlah contoh yang sama, metrik makro dan mikro akan menghasilkan hasil yang serupa. Namun, dalam dataset yang tidak seimbang, pilihan antara makro dan mikro menjadi lebih penting. Jika salah mengklasifikasikan contoh dari kelas minoritas lebih penting daripada salah mengklasifikasikan contoh dari kelas mayoritas, metrik makro lebih disukai. Sebaliknya, jika kinerja keseluruhan pada dataset, yang didominasi oleh kelas mayoritas, lebih penting, metrik mikro lebih tepat.

Kedua, evaluasi dampak setiap kesalahan. Dalam beberapa aplikasi, biaya salah mengklasifikasikan contoh dari kelas tertentu mungkin lebih tinggi daripada salah mengklasifikasikan contoh dari kelas lain. Dalam kasus ini, metrik makro, yang memperlakukan semua kelas secara setara, mungkin tidak menjadi pilihan yang ideal. Metrik mikro, yang mempertimbangkan frekuensi kelas, akan lebih sensitif terhadap kesalahan yang mahal.

Ketiga, perhatikan interpretasi metrik. Metrik makro memberikan wawasan tentang kinerja model di setiap kelas, yang berguna untuk mengidentifikasi kelas di mana model memiliki kinerja yang buruk. Metrik mikro, di sisi lain, memberikan ukuran kinerja keseluruhan yang lebih holistik pada dataset.

Memilih antara metrik makro dan mikro untuk evaluasi model machine learning adalah keputusan penting yang bergantung pada karakteristik spesifik dari tugas dan dataset. Metrik makro memberikan bobot yang sama untuk semua kelas, menjadikannya cocok untuk dataset yang seimbang atau ketika kinerja pada kelas minoritas sangat penting. Metrik mikro, di sisi lain, mempertimbangkan frekuensi kelas dan memberikan ukuran kinerja keseluruhan, menjadikannya cocok untuk dataset yang tidak seimbang atau ketika kinerja keseluruhan adalah pertimbangan utama. Memahami perbedaan dan trade-off antara metrik makro dan mikro memungkinkan praktisi machine learning untuk memilih metrik yang paling tepat yang selaras dengan tujuan mereka dan memberikan evaluasi yang akurat tentang kinerja model.