Accuracy: Precision: Recall: F1 が低いのに、ROCは高いのはなぜ？

2024年6月8日

Accuracy、Precision、Recall、F1スコアが低いのに、ROC曲線のAUCが高い場合、以下のような理由が考えられます：

1. クラスの不均衡: もしデータセットにクラスの不均衡がある場合、例えば、1つのクラスが他のクラスよりも多くのサンプルを持っている場合、ROC曲線のAUCが高くなることがあります。ROC曲線は偽陽性率と真陽性率の関係を示すため、クラスの不均衡があっても影響を受けにくい特性があります。一方で、Accuracy、Precision、Recall、F1スコアはクラスの不均衡に影響を受けやすいです。

2. 閾値の影響: ROC曲線のAUCは、クラスの間のランキングの質を評価しますが、Accuracy、Precision、Recall、F1スコアはクラスの予測と真のラベルとの一致具合を評価します。そのため、クラスの不均衡や異なる閾値の選択によって、これらの指標が異なる値を示すことがあります。

3. モデルの適合度: モデルがROC曲線のAUCを高くしやすい特性を持っている場合、他の指標が低くなることがあります。例えば、モデルがデータセット全体の傾向を捉える能力を持っている場合、ROC曲線のAUCが高くなるかもしれませんが、個々のクラスを正確に予測することが難しい場合、PrecisionやRecallが低くなることがあります。

総括的に言えば、各指標は異なる側面からモデルの性能を評価します。そのため、モデルの評価には複数の指標を考慮することが重要です。