例えば「0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9」の数字の画像から「9以外」を予測する場合、単純に「すべて9以外と予測する」だけで正解率は90%になるよね、これは、適合率や再現率は低下するの？

2024年6月8日

はい、そのようなケースでは正確度（Accuracy）は高くなりますが、適合率（Precision）と再現率（Recall）は低下します。

• 適合率（Precision）:

  • 適合率は、モデルが正しく予測した正例の割合を示します。すべてを9以外と予測する場合、正例（9）の予測がほぼ常に誤っているため、適合率は非常に低くなります。つまり、ほとんどの予測が間違っているため、適合率は非常に低くなります。

• 再現率（Recall）:

  • 再現率は、実際の正例をどれだけモデルが検出できるかを示します。すべてを9以外と予測する場合、モデルは9以外のサンプルをほぼすべて正しく検出しますが、9を正しく検出できないため、再現率は非常に低くなります。つまり、実際の正例のほとんどを見逃してしまうため、再現率は非常に低くなります。

正確度（Accuracy）は、全体の予測のうち正しい予測の割合を示すため、すべてを9以外と予測する場合は高くなります。しかし、適合率と再現率は特定のクラス（この場合は9）の予測の品質を示す指標であり、このような単純な予測方法では低くなります。