マクロ F1 スコア（Macro F1 Score）は、まず各クラスごとに F1 を個別に計算し、その後すべてのクラスの算術平均を取ります。多数派クラスに偏らないため、クラス分布が不均衡な状況に適しており、モデルの少数派クラス認識能力をより公正に反映します。通常はパーセンテージまたは 0～1 のスコアで報告され、値が高いほど優れています。この指標は、関連するベンチマークや論文で広く使用されています。