![【3-2】評価指標 [第3講:モデルの評価指標]](https://i.ytimg.com/vi/ZHPS0cAhhPs/hqdefault.jpg "【3-2】評価指標 [第3講:モデルの評価指標]")
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よくある質問
評価指標に関するよくある質問
評価指標とは何ですか？
評価指標とは、機械学習モデルの性能を定量的に測定するための基準です。モデルがどれだけ正確に予測や分類を行えるかを数値で評価します。
代表的な評価指標にはどのようなものがありますか？
分類問題では精度(Accuracy)、適合率(Precision)、再現率(Recall)、F1スコア、AUC-ROCなどが、回帰問題では平均二乗誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)、R二乗値などがよく使われます。
ROC-AUCとはどのような指標ですか？
ROC-AUCは分類モデルの性能を評価する指標で、0から1の間の値を取ります。1に近いほどモデルの識別能力が高く、0.5はランダムな予測と同等であることを示します。