目次
はじめに
機械学習モデルを構築する際、その性能を適切に評価することは非常に重要です。モデルの精度が高いかどうかを測定し、どのモデルがより優れているのかを比較するためには、評価指標が欠かせません。
本記事では、分類問題や回帰問題で使用される主な評価指標の概要を説明します。
評価指標の概要
機械学習における評価指標は、モデルの性能を定量的に評価するために重要な基準です。
これにより、モデルがどれほど正確に予測や分類を行っているかを判断でき、改善の方向性を明確にすることができます。
機械学習における評価指標は、分類、回帰などのタスクに応じて異なります。
例えば、分類タスクでは精度、適合率、再現率、F1スコアが一般的に使用されますが、回帰タスクでは平均絶対誤差（MAE）や平均二乗誤差（MSE）が用いられます。
これらの指標を理解し、適切に選択することが、モデルの性能を最大限に引き出すために不可欠です。
分類問題の指標
- 正解率 (Accuracy)： モデルが正しく予測したサンプルの割合。
\text{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}
TP: 真陽性（正しく陽性と予測）
TN: 真陰性（正しく陰性と予測）
FP: 偽陽性（誤って陽性と予測）
FN: 偽陰性（誤って陰性と予測）
- 適合率 (Precision)： モデルが正と予測したサンプルのうち、実際に正である割合。
\text{Precision} = \frac{TP}{TP + FP}
- 再現率 (Recall)： 実際に正であるサンプルのうち、モデルが正と予測した割合。
\text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN}
- F1スコア (F1 Score)： 適合率と再現率の調和平均。高いほど、モデルのバランスが良いと言える。
F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}
回帰問題の指標
- 平均絶対誤差 (MAE)： 予測値と実際の値の絶対差の平均。小さいほど、モデルの予測精度が高いことを示す。
\text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y_i}|
- 平均二乗誤差 (MSE)： 予測値と実際の値の差の二乗の平均。外れ値の影響を受けにくい特性がある。
\text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y_i})^2
- RMSE： MSEに平方根をつけたもの。
\text{RMSE} = \sqrt{\text{MSE}}
- 決定係数 (R-squared, R^2)： モデルがデータの分散をどれだけ説明しているかを示す指標。0から1の範囲で、1に近いほどモデルの予測が実際のデータに適合していることを示す。異なるモデル間での選択を助ける重要な指標
R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2}
指標の選び方
機械学習のプロジェクトの目的に応じて、適切な評価指標を選ぶことが重要です。
例えば、分類問題では、精度だけでなく、適合率や再現率、F1スコアを考慮し、クラス不均衡を補正する必要があります。
また、ビジネスや医療のような現場では、偽陽性や偽陰性がどのように影響を与えるかを十分に考慮して評価指標を選ぶことが求められます。
クラス不均衡への対応
クラス不均衡の影響を減らすために、適合率や再現率、F1スコアを併用することが推奨されます。特定のクラスに偏ったデータでは、正解率だけでなく他の指標を併用することで、モデルの性能を正確に評価できます。
まとめ
機械学習モデルの評価には、タスクの目的に応じた適切な評価指標を選ぶことが重要です。分類問題では、精度だけでなく、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコアなどを併用して、モデルの強みと弱みをバランス良く評価することが求められます。
回帰問題では、平均絶対誤差（MAE）や平均二乗誤差（MSE）、決定係数（R^2）などを使用し、モデルの予測精度を評価します。外れ値の影響を考慮した指標も活用すると良いでしょう。
プロジェクトの目的やデータの特性を十分に理解し、複数の指標を組み合わせることで、モデルの総合的な性能を適切に評価することが、機械学習の成功に繋がります。