クラスの不均衡を考慮した評価指標を使うって？
クラスの不均衡を考慮した評価指標にはいくつかありますが、代表的なものに以下のようなものがあります：
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Precision（適合率）とRecall（再現率）：特に、陽性クラスのPrecisionやRecallを評価することが重要です。Precisionは陽性と予測されたサンプルのうち実際に陽性である割合を示し、Recallは実際に陽性であるサンプルのうち、モデルが正しく陽性と予測した割合を示します。
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F1スコア：PrecisionとRecallの調和平均であり、クラスの不均衡を考慮した総合的な評価指標です。F1スコアは、PrecisionとRecallの両方が高い場合に高い値を示します。
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ROC曲線とAUC：ROC曲線は、異なる陽性クラスの閾値における偽陽性率と真陽性率の関係を表します。AUCはROC曲線の下の面積であり、クラスの不均衡を考慮した分類性能の指標として広く使用されています。
これらの評価指標は、単独で使用するか、または組み合わせて使用することで、クラスの不均衡を考慮したモデルの評価が可能です。