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正解率・適合率・再現率・F 値

機械学習の具体的手法 モデルの評価 正解率・適合率・再現率・F 値

二値分類の予測において、モデルの全予測に対する正しい予測の割合を正解率(Accuracy)、モデルが正と予測した中で実際に正だった割合を適合率(Precision)、実際に正だった中でモデルが正と予測できた割合を再現率(Recall)、適合率と再現率の調和平均を取った値をF 値(F-measure)といいます。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 機械学習による予測精度を評価するには、課題によって何を評価したいのかを明確にし、適切な指標で評価しなければならない。最も単純な指標としては全データ中で予測が当たった割合を表す正解率があるが、他にも適合率や再現率、その二つの調和平均で求められる(ア)といった指標がある。
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    予測精度の評価指標として、予測が正のうち実際に正であった割合を表す適合率、実際に正であるもののうち正だと予測できた割合を表す再現率、適合率と再現率の調和平均で求められるF値などがあります。適合率のみあるいは再現率のみで判断すると予測が偏っていても値が高くなる場合もあるため、F値が用いられることも多いです。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-2 P145) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P109)

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