アルゴリズム

- 適合率とは機械学習モデルがどれくらい正確に予測できているかを測る指標は数多く存在しますが、その中でも「適合率」は特に重要な指標の一つです。適合率は、モデルが「正しい」と判断した結果のうち、実際に正しかったものの割合を表します。この指標を用いることで、モデルの予測精度をより深く理解することができます。例えば、迷惑メールを自動で判別するフィルターを開発したとしましょう。このフィルターの性能を評価するために、100通のメールをテストデータとして与え、迷惑メールかどうかを判定させます。その結果、フィルターは70通のメールを迷惑メールと判定し、そのうち60通が実際に迷惑メールだったとします。この場合、適合率は60/70で、約86%となります。適合率が高いほど、モデルは「正しい」と判定したものの中に、実際に正しいものを多く含んでいることを意味します。言い換えれば、モデルが自信を持って「正しい」と判断した結果は、信頼性が高いと言えます。迷惑メールフィルターの例で言えば、適合率が高いほど、本当に迷惑メールだと判定されたものの中に、誤って重要なメールが混ざってしまう可能性は低くなります。しかし、適合率だけに注目すれば良いわけではありません。適合率は、あくまでモデルが「正しい」と判定したものの中だけを評価しているため、モデルが「間違っている」と見逃してしまったデータについては考慮されていません。そのため、モデルの性能を総合的に評価するためには、適合率だけでなく、他の指標も合わせて検討する必要があります。