分類モデルで閾値を0.5に設定するのは、多くの場合、慣習的な初期設定であり、必ずしも最適な値であるとは限りません。その背景にはいくつかの理由があります。

閾値を0.5に設定する理由

直感的な解釈: 確率が0.5を超えれば「陽性」、下回れば「陰性」と判断するのは、二値分類において最もシンプルで直感的な解釈です。
デフォルト設定: 多くの機械学習ライブラリやツールキットで、二値分類モデルのデフォルトの閾値として0.5が設定されているため、特に理由がない場合にそのまま使用されることが多いです。
バランスの取れた初期点: 特にクラスの分布が均衡している場合、0.5は偽陽性（実際は陰性なのに陽性と予測）と偽陰性（実際は陽性なのに陰性と予測）のバランスが取れた初期点となる可能性があります。

0.5以外の閾値を設定する場合の検討

0.5以外の閾値を設定するのは、多くの場合、ビジネス上の要件やデータ特性、そしてモデルの目的に応じてより適切な判断を行うためです。検討を進める上では、以下の点を考慮する必要があります。

ビジネス目標とコスト:
- 偽陽性のコストが高い場合: 例えば、医療診断で実際は健康な人を病気と診断してしまう（偽陽性）ことによる精神的負担や追加検査のコストが高い場合、閾値を高く設定して偽陽性を減らすことを検討します。
- 偽陰性のコストが高い場合: 例えば、不正検知で実際は不正な取引を見逃してしまう（偽陰性）ことによる経済的損失が大きい場合、閾値を低く設定して偽陰性を減らすことを検討します。
- 再現率（Recall）を重視する場合: 全ての陽性事例をなるべく捉えたい場合（例：病気の早期発見）、閾値を低く設定します。
- 適合率（Precision）を重視する場合: 陽性と予測した事例の正しさ（信頼性）を高めたい場合（例：スパムメールフィルタリングで重要なメールを誤ってスパム判定しない）、閾値を高く設定します。
クラス分布の偏り:
- 陽性クラスが非常に少ない場合: 閾値を0.5に設定すると、ほとんどの事例が陰性と予測されてしまい、陽性事例を全く捉えられない可能性があります。この場合、閾値を低く設定することを検討します。
- 陰性クラスが非常に少ない場合: 逆に閾値を高く設定することを検討します。
モデルの出力特性:
- モデルが出力する確率値の分布を確認します。確率が0.5付近に集中している場合、わずかな閾値の変更で予測結果が大きく変動する可能性があります。
- ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）やPrecision-Recall曲線などを分析し、異なる閾値における性能の変化を把握します。
評価指標の最適化:
- 単に正解率だけでなく、適合率、再現率、F値（適合率と再現率の調和平均）、AUC（Area Under the ROC Curve）など、目的に合った評価指標を最適化する閾値を探します。

閾値を0.01刻みで動かし、基本指標を追う精度検証方法

閾値を0.01刻みで動かし、正解率、再現率、適合率などの基本指標を追う精度検証方法は、一般的であり、非常に有効な手法です。これは、閾値を変えることによってモデルの性能がどのように変化するかを詳細に把握するために行われます。

このプロセスを通じて、以下のことが分かります。

最適な閾値の候補: 目的とする評価指標（例えば、特定の再現率を達成しつつ、可能な限り高い適合率を得るなど）を最も満たす閾値を見つけることができます。
トレードオフの可視化: 適合率と再現率の間にはトレードオフの関係があることが多く、閾値を動かすことでこの関係性を具体的に確認できます。
モデルの特性理解: モデルがどのような場合に陽性と予測しやすいか、あるいは陰性と予測しやすいかの傾向を理解するのに役立ちます。

具体的な検証手順の例:

データを学習用、検証用、テスト用に分割します。
学習用データでモデルを学習させます。
検証用データに対して、閾値を0.01刻み（またはより細かい刻み幅）で変化させながら予測を行います。
各閾値における正解率、適合率、再現率、F値などの評価指標を計算します。
これらの評価指標を閾値に対してプロットし、性能の変化を視覚的に確認します。
ビジネス目標やデータ特性に基づいて、最適な閾値を決定します。
最後に、テストデータを用いて決定した閾値でのモデルの最終的な性能を評価します。

このように、閾値を細かく動かしながら評価指標を追跡する手法は、分類モデルの性能を深く理解し、より適切な運用につなげるために重要なステップと言えます。