微平均召回率是怎么回事

微平均召回率（Micro-average recall）是评估分类模型性能的指标之一，它是所有类别的真正例数除以所有类别的实际例数之和。具体地说，它是指在所有测试样本中，模型正确预测为正例的数目除以所有实际正例的数目之和。

微平均召回率适用于数据集中各个类别的样本数相差较大的情况，因为它考虑了所有类别的实际正例数目，而不是对每个类别分别计算召回率。

例如，对于一个三分类问题，模型的预测结果如下：

| 预测/实际 | A | B | C |
|:------------:|:--:|:--:|:--:|
| A | 4 | 1 | 2 |
| B | 2 | 3 | 1 |
| C | 1 | 2 | 5 |

则微平均召回率为(4+3+5)/(4+1+2+2+3+1+1+2+5)=12/18=0.67。