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- 分類問題における評価機械学習の世界では、画像認識や異常検知など、様々な課題を解決するために、日々新しい技術が生まれています。 その中でも、データがどのグループに当てはまるのかを予測する問題は「分類問題」と呼ばれ、幅広い分野で活用されています。例えば、迷惑メールの判別は、メールを「迷惑メール」と「通常のメール」の２つのグループに分類する問題として考えることができます。 このように、分類問題は私達の身近なところで活用されているのです。この分類問題を扱う上で、作成したモデルの性能を正しく評価することは非常に重要です。 なぜなら、モデルの性能が低いまま利用してしまうと、期待した結果を得ることができないからです。 例えば、迷惑メール判別モデルの性能が低い場合、重要なメールが迷惑メールに分類されてしまったり、逆に迷惑メールが通常のメールに分類されてしまう可能性があります。このような事態を防ぐため、分類問題では様々な評価指標を用いてモデルの性能を測定します。 代表的な指標としては、「正解率」「適合率」「再現率」「F値」などが挙げられます。 これらの指標はそれぞれ異なる側面からモデルの性能を評価するため、指標を組み合わせることで、より多角的にモデルを評価することができます。適切な評価指標を用いることで、分類モデルの strengths and weaknesses を把握し、改善につなげることが可能となります。 そして、高性能な分類モデルを開発することで、より安全で便利な社会を実現することに貢献できると期待されています。