マイクロF1値：機械学習の評価指標

マイクロF1値：機械学習の評価指標

マイクロF1値とは

「マイクロF1値」とは、機械学習、とりわけ、物事をいくつかの種類に仕分ける問題において、作った仕分け機の良し悪しを測るための大切な物差しです。この物差しは、仕分け機の仕分けの正確さを示す数値で、０から１までの間の値になります。１に近いほど、仕分け機がうまく仕分けできていることを表します。「マイクロF1値」は、特に、仕分けの対象となるデータの種類ごとに数が大きく違う場合に役立ちます。

例えば、ある病気かどうかを診断する仕分け機を作るとします。この時、病気の人のデータと健康な人のデータの数が大きく異なることが考えられます。このような場合、全体の正答率だけを見ると、数の多い方の種類のデータの仕分けの正確さに引っ張られて、数の少ない方の種類のデータの仕分けの正確さが低くても、全体としては高い正答率が出てしまうことがあります。「マイクロF1値」は、それぞれの種類のデータについて、正しく仕分けできた数、間違って仕分けした数などを全体で合計して計算されるので、データの数の偏りに影響されにくく、より信頼できる物差しとなります。

言い換えると、「マイクロF1値」は、それぞれのデータの種類にとらわれず、全体的な仕分けの正確さを測ることに重きを置いています。例えば、りんご、みかん、いちごを仕分ける仕分け機を作ったとします。りんごの数が非常に多く、みかんといちごの数が少ないとします。全体の正答率は、りんごの仕分けの正確さに大きく影響されます。しかし、「マイクロF1値」は、りんご、みかん、いちご、それぞれの仕分けの正確さを均等に評価します。つまり、たとえりんごの仕分けの正確さが高くても、みかんといちごの仕分けの正確さが低い場合、「マイクロF1値」は低い値を示すのです。このように、「マイクロF1値」は、データの偏りに左右されずに、仕分け機の真の実力を測るための、信頼できる物差しと言えるでしょう。

計算方法

計算方法は、まず「適合率」と「再現率」を理解する必要があります。適合率とは、陽性と予測したもののうち、実際に陽性であった割合のことです。たとえば、病気の検査で陽性と診断された人のうち、実際に病気を患っていた人の割合です。一方、再現率とは、実際に陽性であるもののうち、陽性と予測できた割合です。病気の例でいえば、実際に病気を患っている人のうち、検査で陽性と診断された人の割合です。

マイクロＦ１値は、この適合率と再現率から計算されます。具体的には、両者の調和平均をとることで算出します。調和平均とは、逆数の平均の逆数で、算術平均や幾何平均とは異なる計算方法です。なぜ調和平均を用いるかというと、適合率と再現率のバランスを重視するためです。算術平均を用いると、適合率と再現率のどちらか一方が高くても、全体として高い値が出てしまう可能性があります。しかし、調和平均では、どちらか一方が低い場合、全体も低い値になります。これにより、モデルの性能を総合的に判断するのに適した指標となります。

計算の具体的な手順は以下のとおりです。まず、全体のデータの中で実際に陽性で陽性と予測できた「真陽性」、陰性なのに陽性と予測してしまった「偽陽性」、陽性なのに陰性と予測してしまった「偽陰性」の数をそれぞれ数えます。次に、これらの数を使って全体の適合率と再現率を計算します。適合率は「真陽性」を「真陽性」と「偽陽性」の合計で割り、再現率は「真陽性」を「真陽性」と「偽陰性」の合計で割って求めます。最後に、求めた適合率と再現率の調和平均を計算することで、マイクロＦ１値が得られます。このように、マイクロＦ１値は、複数の評価指標を組み合わせ、モデルの予測性能をより正確に評価するために利用されます。

マクロF1値との違い

二つの値を比べてみましょう。似た指標であるマイクロF1値とマクロF1値。どちらも分類モデルの性能評価に使われますが、計算方法とデータへの感度が異なります。

マクロF1値は、各種類ごとのF1値をまず計算し、その後それらの平均値を出します。例えば、犬、猫、鳥の三種類の動物を分類するモデルがあるとします。それぞれの動物に対するF1値を算出し、その三つの値の平均がマクロF1値となります。このため、各種類のデータ数が大きく異なる場合、偏りが生まれます。もし鳥のデータ数が少なく、モデルが鳥の分類を苦手としていたとしても、犬と猫のデータ数が多ければ、マクロF1値は鳥の低い性能の影響を受けにくくなります。つまり、少数派の種類の性能が全体の結果に埋もれてしまう可能性があります。

一方、マイクロF1値は、全体の結果をまとめて計算します。犬、猫、鳥全てを合わせて、真の陽性、偽の陽性、偽の陰性の数を数え、マイクロF1値を計算します。この方法では、各種類のデータ数の偏りは影響しません。鳥のデータ数が少なくても、鳥の分類の正誤は全体の結果に反映されます。全体的な性能を評価したい場合、マイクロF1値はより信頼性の高い指標となります。

どちらの指標を使うべきかは、データの性質と評価の目的によって決まります。もし各種類の性能を等しく重視したい場合はマクロF1値を使い、全体的な性能を重視したい場合は、データの偏りに左右されないマイクロF1値を用いるのが良いでしょう。つまり、少数派の種類を重視するか、全体的な正答率を重視するかによって使い分けることが重要です。

活用事例

多くの機械学習の課題において、マイクロＦ１値は活用されています。その活用範囲は広く、文章を種類分けする作業や迷惑メールを見分ける仕組み、病気の診断など、様々な分野に及びます。特に、扱う情報に偏りがある場合、マイクロＦ１値はとても重要な指標となります。

例えば、あまり見られない病気を診断する仕組みを作るとします。この病気の患者数はとても少ないため、普通の正解率でこの仕組みの良し悪しを判断すると、正しい評価ができません。このような場合、マイクロＦ１値を使うことで、数が少ない種類の病気についても、予測の正確さをきちんと評価できるようになります。結果として、より信頼できる評価が可能となるのです。

マイクロＦ１値は、数の少ないデータも重視した評価指標と言えるでしょう。偏りのあるデータで学習したモデルを評価する際に、全体の正解率だけを見てしまうと、多数派のデータに対する予測精度ばかりが重視され、少数派のデータに対する予測精度は軽視されてしまう可能性があります。マイクロＦ１値は、全てのデータを平等に扱い、総合的な予測精度を評価するため、データの偏りに左右されない、より公平な指標と言えます。

また、必要な情報を探し出す技術の分野でも、マイクロＦ１値は検索結果の正確さを評価する指標として使われています。検索結果として出てきた情報が、実際にどれだけ欲しい情報と合致しているかを測る際に役立ちます。マイクロＦ１値を用いることで、検索システムの性能をより精密に評価し、改善につなげることができます。

マイクロF1値の限界

マイクロF1値は、機械学習モデルの性能を測る指標の一つで、多くの場合に役立ちます。特に、データの偏りが大きい場合、つまり特定の分類項目に属するデータが他の項目に比べて極端に多い場合に、その影響を受けにくいという長所があります。しかし、マイクロF1値だけでモデルの良し悪しを判断するのは危険です。なぜなら、マイクロF1値は、個々の分類項目ごとの性能の違いを無視してしまうからです。

たとえば、画像認識で猫、犬、鳥を分類するモデルを考えてみましょう。このモデルが猫の認識精度90%、犬の認識精度80%、鳥の認識精度10%だったとします。マイクロF1値は、全体的な正答数に着目するため、鳥の認識精度が低いにもかかわらず、比較的高い値を示す可能性があります。つまり、ある分類項目の予測精度が著しく低くても、他の項目の精度が高ければ、マイクロF1値は高くなってしまうのです。これは、モデルの真の性能を反映していないと言えるでしょう。

そのため、マイクロF1値だけでなく、他の指標も合わせて確認することが重要です。例えば、各分類項目ごとのF1値を計算することで、モデルの得意な項目と不得意な項目を把握できます。また、混同行列を用いることで、どの項目がどの項目と誤分類されやすいかを視覚的に理解することができます。これらの情報を組み合わせることで、モデルの弱点を見つけ、改善策を検討することが可能になります。さらに、データの性質や目的によって適切な評価指標は変わるため、マイクロF1値が常に最適な指標とは限りません。状況に応じて、他の指標も検討する必要があるでしょう。

より良いモデル構築に向けて

機械学習の分野では、モデルの良し悪しを測る物差しがいくつかあります。その中で、マイクロＦ１値は大切な指標の一つです。しかし、マイクロＦ１値だけに注目するのではなく、他の指標も合わせて見ることで、モデルの性質をより深く理解し、改良につなげることができます。

例えば、混同行列は、モデルがどの種類のデータをどれくらい正しく、あるいは間違って分類したのかを示す表です。この表を見ることで、モデルが苦手なデータの種類を把握できます。例えば、猫を犬と間違えやすいのか、それとも犬を猫と間違えやすいのかが分かります。この情報をもとに、特定の種類のデータを増やすなど、具体的な改善策を考えることができます。

また、ＲＯＣ曲線やＡＵＣといった指標を使うと、モデルがデータを見分ける能力をより詳しく調べられます。これらの指標は、モデルが「これは猫です」「これは犬です」とどれくらい正確に判断できるかを示してくれます。

さらに、クロスバリデーションという手法を使うと、未知のデータに対するモデルの性能を評価できます。これは、学習に用いなかったデータでモデルの精度を確かめることで、モデルが特定のデータに偏っていないかを確認するための重要な手法です。

このように、モデルを開発する際には、マイクロＦ１値だけでなく、様々な指標を目的に合わせて使い分け、データの性質に合った最適なモデルを作ることが大切です。そして、作ったモデルの性能を常に吟味し、改善を続けることが重要です。