機械学習モデル評価指標チェック

精度・再現率・F1スコア・AUC など一般的な評価指標の意味と活用シーンをチェック

精度と再現率の違いが分かると、モデル最適化の方向が見えます。評価指標を選んで活用シーンを確認しましょう

使い方

  1. モデルのシナリオを選択：あなたのモデルが該当する状況（高精度型・バランス型など）を選んでください
  2. 評価指標を入力：正解数・誤検知・見落とし件数、または精度・再現率の値を入力します
  3. 診断を実行：「診断する」ボタンで現在のモデル性能を評価し、活用シーンを確認します

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入力後に診断結果が表示されます

よくある質問

Q. 入力データは外部に送信されますか？
A. 送信しません。すべてブラウザ内で計算が完結します。
Q. 精度と再現率はどう使い分けますか？
A. 医療診断など「見落とし」が重大な場合は再現率重視、スパム判定など「誤検知」のコストが高い場合は精度重視です。タスクの目的に合わせて選んでください。
Q. F1スコアとはどんな指標ですか？
A. F1スコアは精度と再現率の調和平均で、どちらかが極端に低いと全体のスコアも低くなります。両者のバランスを見たいときに有効です。
Q. マルチクラス分類（3クラス以上）でも使えますか？
A. このツールはバイナリ分類（二値分類）を想定しています。マルチクラスの場合はマクロ平均やマイクロ平均の値を参考に、クラスごとに分解して検討してください。
Q. 不均衡データセットではどうしたらいいですか？
A. 不均衡データではAccuracyが参考にならないことが多いです。精度と再現率の両者、またはF1スコアやROC-AUCで総合評価することをお勧めします。

注意事項

本ツールは概算です。正確な金額は給与明細・公式情報・税理士・FP（ファイナンシャルプランナー）にご確認ください。

参考: 機械学習の標準的な評価指標定義（scikit-learn・TensorFlow・Keras等の公式ドキュメント）。最新情報は各公式サイトをご確認ください。

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