Accuracy: 0.5628815628815629Precision: 0.5315840001950268Recall: 0.5628815628815629F1 Score: 0.5259812765847905ROC AUC Score: 0.7550416088309229この評価を解説して

2024年6月8日2024年6月17日

提供された評価指標は、分類モデルの性能を示しています。それぞれの指標の意味を簡単に説明します。

Accuracy（正解率）: 全体の予測のうち正解したものの割合を示します。この値が高いほど、モデルの性能が良いことを示しますが、クラスの分布が不均衡な場合には注意が必要です。
Precision（適合率）: ポジティブに予測されたサンプルのうち、実際にポジティブであったサンプルの割合を示します。適合率が高いほど、モデルが偽陽性を出しにくいことを示します。
Recall（再現率）: 実際にポジティブであるサンプルのうち、モデルが正しくポジティブと予測したサンプルの割合を示します。再現率が高いほど、モデルが偽陰性を出しにくいことを示します。
F1 Score（F1スコア）: 適合率と再現率の調和平均です。この指標は、適合率と再現率の両方を考慮した総合的な性能指標です。
ROC AUC Score（ROC曲線下の面積）: ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）は、異なる閾値での偽陽性率と真陽性率の関係を表します。ROC曲線下の面積（ROC AUC）は、モデルの性能を要約する指標であり、1に近いほど性能が良いことを示します。

これらの指標を使用して、分類モデルの性能を総合的に評価することができます。