各評価指標の分散も確認することが重要
ご指摘の通りです。各評価指標の分散を確認することは非常に重要です。分散が大きい場合、モデルの性能がデータの偶発的な変動に影響を受けやすくなります。そのため、モデルの一般化能力をより正確に評価するために、評価指標の分散を確認することが必要です。
例えば、交差検証の結果からPrecision、Recall、F1-scoreの分散を計算し、それらの分散が小さいことを確認することが望ましいです。これにより、モデルの性能が一貫して安定していることを確認できます。
また、異なる交差検証の実行間で評価指標の分散が大きい場合、より信頼性の高い評価を行うために交差検証の回数を増やしたり、モデルのハイパーパラメータを調整して過学習を抑制するなどの対策を検討することが重要です。
したがって、モデルの性能評価においては、評価指標の平均値だけでなく、分散も適切に確認することが必要です。