モデルの評価をして
提供された評価指標をもとに、このモデルの評価をします。
- Accuracy（正解率）: 0.5629
- モデルが全体の予測のうち、正解したものの割合が約56.29%であることを示しています。つまり、モデルが正しいクラスを予測する能力が中程度であると言えます。
- Precision（適合率）: 0.5316
- モデルがポジティブに予測したもののうち、実際にポジティブであったサンプルの割合が約53.16%であることを示しています。モデルがポジティブと予測したもののうち、約53.16%が実際にポジティブであると言えます。
- Recall（再現率）: 0.5629
- 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が約56.29%であることを示しています。再現率は正解率と同じ値となっており、モデルがポジティブなサンプルを適切に捉える能力が中程度であると言えます。
- F1 Score（F1スコア）: 0.5260
- 適合率と再現率の調和平均であるF1スコアが約0.5260であることを示しています。この値はモデルのバランスの良さを示しており、適合率と再現率の両方を考慮した総合的な性能を表しています。
- ROC AUC Score（ROC曲線下の面積）: 0.7550
- ROC曲線下の面積であるROC AUCが約0.7550であることを示しています。この値が1に近いほど、モデルの性能が良いことを示します。この値は比較的高いため、モデルが良好な性能を持っている可能性があります。
総合的に見て、このモデルは一般的な分類モデルとしては中程度の性能を示していますが、改善の余地がある可能性があります。特に適合率や再現率を向上させることが望ましい場合は、モデルや特徴量の調整を行うことが考えられます。