Pythonのsklearnメソッド　metrics

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のmetricsモジュールは、機械学習モデルの性能評価に関連するさまざまなメトリクスや関数を提供します。これらのメトリクスは、モデルのトレーニングや評価、ハイパーパラメータの調整など、さまざまな段階で使用されます。以下は、metricsモジュールで提供される主要なメトリクスや関数の一部です：

1. Classification Metrics (分類メトリクス):

   • accuracy_score: 分類モデルの正解率を計算します。
   • precision_score: 精度を計算します。陽性クラスの予測のうち、実際に陽性であった割合です。
   • recall_score: 再現率を計算します。実際に陽性であるサンプルのうち、正しく陽性と予測された割合です。
   • f1_score: F1スコアを計算します。精度と再現率の調和平均です。
   • confusion_matrix: 混同行列を生成します。

2. Regression Metrics (回帰メトリクス):

   • mean_squared_error: 平均二乗誤差を計算します。
   • mean_absolute_error: 平均絶対誤差を計算します。
   • r2_score: 決定係数（Rスコア）を計算します。

3. Clustering Metrics (クラスタリングメトリクス):

   • adjusted_rand_score: 調整ランド指数を計算します。クラスタリングの正確さを評価します。
   • silhouette_score: シルエットスコアを計算します。クラスタリングの密度と分離度を評価します。

4. Other Metrics (その他のメトリクス):

   • roc_auc_score: ROC曲線下の面積（AUC）を計算します。二値分類モデルの性能を評価します。
   • log_loss: 対数損失を計算します。確率予測の品質を評価します。

これらのメトリクスは、様々なタスクやモデルに対して使用され、モデルの性能を定量的に評価するのに役立ちます。モデルのトレーニングやハイパーパラメータの調整、モデルの比較などの際に、適切なメトリクスを選択して使用することが重要です。また、scikit-learnのmetricsモジュールは、モデルの評価に関する多くのユーティリティ関数も提供しており、簡単にメトリクスを計算できます。