問題 No.80
不均衡データ（例：1000枚中3枚しか陽性がない医療画像など）の分類モデルを評価したい。モデルが「陽性（正）」と予測したもののうち実際に陽性だった割合（適合率：Precision）と、実際の陽性のうちモデルが見落とさずに陽性と予測できた割合（再現率：Recall）の2つはトレードオフの関係にある。この2つの指標のバランスを客観的に評価するため、両者の調和平均をとった指標はどれか。
【正解の解説】
F値（F-measure）
F値（F-measure）とは、適合率と再現率のバランスを調和平均で算出したもので、不均衡なデータに対する評価によく使われます。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
正解率（Accuracy）
正解率（Accuracy）とは、全データのうち、どれだけ正しく予測できたかの割合を示す基本的な評価指標のことです。
AUC（Area Under the Curve）
AUC（Area Under the Curve）とは、モデルの識別能力をグラフの曲線下の面積として評価する指標のことです。
MAE（Mean Absolute Error）
MAE（Mean Absolute Error）とは、予測値と実際の値とのズレの絶対値をとって平均した、主に回帰問題で使われる指標のことです。