Accuracy: 0.0 Precision: 0.0 Recall: 0.0 F1 Score: 0.0 ROC AUC Score: 0.9999537180443555 となる。なんで？
CatBoost モデルによる予測の結果、Accuracy と Precision、Recall、F1 Score がすべて 0.0 となっていますが、ROC AUC Score は 0.9999537180443555 となっています。これは、予測がすべてのクラスで完全に失敗したわけではなく、一部のクラスに対しては正しく予測されたことを示しています。
一方で、Accuracy、Precision、Recall、F1 Score が 0.0 となっているのは、通常は予測が全く当たらなかったことを示します。このような結果が得られた場合、モデルがデータを適切に学習できていないか、またはデータやモデルの前処理が誤っている可能性があります。
予測が完全に失敗した理由を特定するために、以下の点を確認することが重要です：
- データの品質: データに欠損値や異常値がある場合、またはラベル付けが不正確な場合があります。データを再度確認し、不正確なデータを修正する必要があります。
- モデルの選択: 使用するモデルやそのハイパーパラメータが適切かどうかを確認する必要があります。CatBoost は通常、カテゴリカル特徴量をうまく処理し、高い性能を発揮しますが、データや問題の性質によっては他のモデルが適している場合もあります。
- 特徴量の選択と前処理: 特徴量が適切に選択されており、正規化やエンコーディングなどの前処理が適切に行われていることを確認する必要があります。
これらの点を確認し、必要に応じてデータの品質を向上させ、モデルや前処理を調整してみてください。