評価指標

記事数:(50)

感度の理解：機械学習における重要性

「感度」とは、統計学や機械学習といった分野で、検査や予測の精度を測るための大切な指標のひとつです。簡単に言うと、本当にそうであるものの中で、どれくらい正しくそうだと判断できたのかを表す割合です。例として、病気の診断を考えてみましょう。ある病気に実際にかかっている人たちを対象に検査を行ったとします。この時、感度は「実際に病気に罹患している人のうち、検査で正しく陽性と判定された人の割合」を表します。もし感度が100%であれば、病気の人全員が検査で陽性と判定されます。しかし、現実的には100%の感度を達成することは難しいです。感度は0から1までの値で表され、1に近いほど検査や予測の性能が高いと言えます。つまり、感度が高いほど、実際に該当するものをより正確に見つけることができます。例えば、ある病気の検査で感度が0.9だとすると、実際にその病気にかかっている人のうち90%が正しく陽性と判定されることを意味します。残りの10%の人は、実際には病気にかかっているにもかかわらず、検査では陰性と判定されてしまう「偽陰性」となります。感度を理解する上で重要なのは、「既に該当すると分かっているものに対する精度」を表しているという点です。病気の診断以外にも、商品の不良品検出や災害の予測など、様々な場面でこの指標が用いられます。例えば、工場で製造された製品の中から不良品を見つけ出す検査を想定してみましょう。この場合、感度は「実際に不良品である製品のうち、検査で正しく不良品と判定された製品の割合」を示します。感度は、特異度という別の指標と組み合わせて使われることが多く、両者を比較することで、検査や予測の全体的な性能をより深く理解することができます。特異度は、実際には該当しないものの中から、どれくらい正しく該当しないと判断できたのかを表す割合です。感度と特異度を共に高く保つことが理想的ですが、実際にはどちらかを優先する必要がある場合も少なくありません。状況に応じて適切な指標を用いることが重要です。

学習曲線：機械学習モデルの性能評価

学習曲線とは、機械学習のモデルがどれくらい上手に学習できているかを示す、いわば成績表のようなものです。これはグラフで表され、横軸には学習に使ったデータの量、縦軸にはモデルの成績を示します。成績は、例えば、どれくらい正確に答えを出せるか、あるいはどれくらい間違えるかで測ります。このグラフは、モデルの成長過程を視覚的に捉えるための便利な道具です。グラフの線が右上がりであれば、学習データが増えるほどモデルの成績も良くなっている、つまり学習がうまく進んでいることを示します。逆に、グラフの線が平らになっていれば、データを増やしてもモデルの成績が向上していない、つまり学習の効果が頭打ちになっていることを意味します。学習曲線を見ることで、私たちはモデルにどのくらいの量のデータを与えればよいかを判断できます。もし、曲線がまだ右上がりで伸びしろがありそうなら、もっと多くのデータを与えて学習させることで、さらに良い成績を期待できます。しかし、曲線がすでに平らになっているなら、データを増やしても効果は薄いため、他の方法、例えばモデルの構造を変えるなどを検討する必要があります。学習曲線には、大きく分けて二つの種類があります。一つは学習データに対する成績を示す「訓練曲線」、もう一つは学習に使っていない未知のデータに対する成績を示す「検証曲線」です。訓練曲線はモデルが学習データをどれだけうまく覚えているかを示すのに対し、検証曲線はモデルが新しいデータに対してどれだけうまく対応できるか、つまりモデルの本当の力を示します。理想的な学習曲線は、訓練曲線と検証曲線がどちらも右上がりで、かつ互いに近い状態です。これは、モデルが学習データを過度に暗記することなく、新しいデータにもうまく対応できる汎化能力が高いことを示しています。もし、訓練曲線は右上がりなのに検証曲線が平ら、あるいは下がっている場合は、モデルが学習データを暗記しすぎて新しいデータに対応できていない「過学習」の状態になっている可能性があります。

最新技術の動向

「最新技術」あるいは「最先端技術」とは、ある特定の分野で、今現在到達している最も高い水準の性能や機能を指す言葉です。技術革新が急速に進む現代において、この言葉が表すものは常に変化し続ける、いわば目標地点のようなものです。ある研究分野において、これまでの常識を覆すような画期的な成果が発表されると、その成果は直ちに新たな最新技術となり、それまで最新とされていた技術は、あっという間に過去のものとなります。このように、技術は常に上書きされ、更新され続けていくのです。この絶え間ない進歩こそが、科学技術を絶えず発展させる原動力となっています。最新技術は、様々な指標に基づいて評価されます。例えば、計算の手順を定めたある数式の正しさの度合いや、処理の速さが従来のものより飛躍的に向上した場合、それは最新技術と認められるでしょう。また、新しい素材が開発されたり、ものづくりの工程に革新が起こったりするなど、様々な分野で最新技術は生まれています。たとえば、以前は不可能だった複雑な形のものを作る技術が生まれたり、電気を使う製品をより省電力で動くようにする技術が生まれたり、あらゆる分野で進歩が続いているのです。これらの技術革新は、私たちの暮らしをより豊かに、より便利にするだけでなく、地球環境を守る役割も担っていると言えるでしょう。未来の社会は、今まさに開発されている様々な最新技術によって形作られていくのです。

特異度の詳細解説

「特異度」とは、統計学や機械学習といった分野で、ある出来事が起こっていないことを正しく見抜く力を示す値です。簡単に言うと、実際に何も起きていない時に、それを正しく「何も起きていない」と判断できる割合です。この値は０から１までの範囲で表され、１に近づくほどその力は高いとされます。例として、病気の診断を考えてみましょう。特異度が高い検査方法というのは、健康な人を誤って病気と診断する、いわゆる「偽陽性」の確率が低いということです。もし、ある検査で特異度が非常に高いと分かっていれば、その検査で陽性が出た場合、実際に病気である可能性が高いと考えられます。逆に特異度が低い検査では、陽性反応が出ても、本当に病気なのかどうかは断言できません。特異度は、単独で用いるよりも、感度や精度、適合率といった他の指標と合わせて使うことで、モデルの性能を様々な角度から調べることができます。感度は、実際に起きた出来事を正しく捉える力のことです。病気の例で言えば、病気の人を正しく「病気」と診断する割合を示します。精度とは、全体の中で正しく判断できた割合を指します。適合率は、陽性と判断した中で、実際に陽性だった割合を表します。このように、それぞれの指標が異なる側面を表しているので、目的に合わせて適切な指標を選ぶことが大切です。特異度の活用例は医療診断以外にも数多くあります。例えば、迷惑メールの振り分けの場面。迷惑メールではない普通のメールを正しく「迷惑メールではない」と分類する能力を評価する際に特異度が用いられます。また、クレジットカードの不正利用を見つけるシステムでも、不正利用ではない普通の取引を正しく「不正利用ではない」と判断する能力を評価する指標として使われています。このように特異度は、様々な場面で「何も起きていない」ことを正確に見抜く力を評価するために欠かせない指標と言えるでしょう。

最高性能への挑戦：SOTAとは

「最先端技術」または「最高水準」を意味する「SOTA」とは、英語の"State-Of-The-Art"を短くした言葉です。特定の作業や分野において、今現在達成されている最高の性能を指し示す言葉です。たとえば、写真を見分ける技術の分野でSOTAを達成したということは、他のどの仕組みに比べても高い正しさで写真を見分けられるということを意味します。 SOTAは常に変わり続けるもので、探究や開発が進むことによって絶えず更新されていきます。ある時点でSOTAを達成したとしても、すぐに他の探究によって記録が塗り替えられるかもしれないため、続いて努力していくことが大切です。具体的な例を挙げると、自動で言葉を翻訳する技術を考えてみましょう。ある新しい翻訳の方法が開発され、これまでのどの方法よりも高い精度で翻訳できることが確認されたとします。この時、その新しい方法は翻訳技術の分野におけるSOTAとなります。しかし、技術の進歩は早く、すぐに他の研究者によってより精度の高い翻訳方法が開発されるかもしれません。そうすると、SOTAはそちらの新しい方法に移ることになります。このように、SOTAという立場は決して安泰ではなく、常に競争にさらされているのです。このため、SOTAは技術の進歩を示す重要な指標として、研究者や技術者にとって大きな意味を持ちます。SOTAであり続けるためには、常に新しい技術を探究し続け、性能の向上に励む必要があります。SOTAを目指すことは、技術革新を促す原動力の一つと言えるでしょう。

再現率：機械学習の指標

機械学習の分野、特にものを仕分ける問題において、どれくらい正確に見つけられているかを測る大切な尺度の一つに、再現率というものがあります。これは、本来見つけるべきもののうち、実際にどれだけの割合を見つけられたかを示す数値です。例えば、健康診断で病気を発見する検査を考えてみましょう。実際に病気にかかっている人たちの集団を思い浮かべてください。この中で、検査によって正しく病気だと診断された人の割合が再現率です。言い換えると、病気の人を見落とさずに、どれだけの割合で正しく診断できたかを表しています。もう少し具体的に説明するために、りんご農園でのりんごの収穫を例に挙げてみましょう。熟したりんごだけを収穫したいとします。熟したりんご全体を「実際に収穫すべきりんご」とします。収穫作業の後、集められたりんごの中に、熟したりんごがいくつか含まれていました。この「集められた熟したりんご」が「正しく収穫されたりんご」です。この時、実際に木になっている熟したりんご全体の中で、どれだけの割合を収穫できたかを計算したものが再現率です。もし、熟したりんごが100個木になっているにも関わらず、収穫された熟したりんごが80個だった場合、再現率は80%となります。再現率は0から1までの値で表され、1に近いほど見落としが少ない、つまり性能が良いと判断されます。もし再現率が1であれば、見つけるべきものは全て漏れなく見つけられたことを意味します。反対に、再現率が0に近い場合は、見つけるべきもののほとんどが見落とされていることを意味し、検査やモデルの改善が必要となります。このように、再現率は、機械学習モデルの性能評価において重要な役割を果たす指標です。

予測精度を測る指標：相対絶対誤差

統計や機械学習の世界では、予測モデルの良し悪しを測る物差しが必要です。作った予測モデルがどれくらい正確に未来を当てられるのか、これはとても大切なことです。その物差しの１つに、相対絶対誤差というものがあります。相対絶対誤差は、よくＲＳＥと略されて呼ばれます。機械学習のモデルは、与えられた情報をもとに、これからどうなるかを予測します。例えば、明日の気温や商品の売れ行きなどです。しかし、どんなに優れたモデルでも、予測が完全に当たることはまずありません。必ず、本当の値との間にずれが生じます。このずれの大きさを測る尺度こそが、ＲＳＥなのです。ＲＳＥは、予測のずれを相対的な値で表します。相対的というのは、本当の値を基準にしてずれの大きさを考えるということです。例えば、１０００円の商品の売上げを８００円と予測した場合と、１００円の商品の売上げを８０円と予測した場合では、どちらも２００円のずれですが、１００円の商品の方がずれの割合が大きいと言えます。ＲＳＥはこのような割合を考慮に入れて計算されます。具体的な計算方法は、まず予測値と本当の値の差を計算し、その絶対値を求めます。絶対値とは、正負の符号を無視した値のことです。次に、本当の値それぞれと、本当の値全体の平均との差の絶対値を計算し、それらを平均します。最後に、最初の値をこの値で割ることで、ＲＳＥが算出されます。ＲＳＥは常に０以上の値になります。そして、ＲＳＥの値が小さいほど、予測の精度が高いことを示します。もしＲＳＥが０であれば、それは予測が完全に当たっている、つまり予測値と本当の値が全く同じであることを意味します。ＲＳＥが０に近いほど、モデルの予測はより正確で、モデルの性能が良いと言えるでしょう。

ROC曲線とAUCによるモデル評価

二値分類とは、対象を二つの種類に区分けする作業のことです。例えば、健康診断の結果から、病気に罹患しているかいないかを判断する場合や、メールが迷惑メールかそうでないかを判別する場合などが挙げられます。このような二値分類の精度を測る方法の一つに受信者動作特性曲線、略してROC曲線と呼ばれるものがあります。 ROC曲線は、縦軸に真陽性率、横軸に偽陽性率をとって描かれるグラフです。真陽性率とは、実際に陽性であるものの中から、正しく陽性と予測できた割合のことです。病気の診断で例えるなら、実際に病気に罹患している人の中で、検査によって正しく病気と診断できた人の割合です。これは、感度や再現率とも呼ばれます。一方で、偽陽性率とは、実際は陰性であるものの中から、誤って陽性と予測した割合のことです。病気の診断の例では、実際には健康な人の中で、検査によって誤って病気と診断されてしまった人の割合に当たります。 ROC曲線を描くためには、様々な閾値を用います。閾値とは、陽性と陰性を区別する境界線の値のことです。この閾値を変化させることで、真陽性率と偽陽性率の値が変化し、ROC曲線が描かれます。理想的な分類モデルは、真陽性率が高く、偽陽性率が低い、つまり、病気の人を正しく病気と診断し、健康な人を誤って病気と診断することが少ないモデルです。ROC曲線上で、左上に近いほど理想的なモデルと言えます。 ROC曲線を見ることで、様々な閾値におけるモデルの性能を一度に評価できるため、特定の閾値だけに頼った評価よりも、より多角的で詳細な分析が可能になります。これは、目的に合わせて最適な閾値を選択する際に役立ちます。例えば、病気の早期発見を重視する場合には、多少偽陽性率が高くなっても、真陽性率の高い閾値を選ぶ方が良いでしょう。このように、ROC曲線は二値分類モデルの性能評価において重要な役割を果たします。

予測精度指標RMSPEを理解する

機械学習のモデルを評価することは、どのモデルを選ぶか、また、どう改良していくかを決める上でとても大切です。適切な評価の尺度を使うことで、モデルの長所と短所を理解し、より正確な予測ができるモデルを作ることができます。たくさんの評価尺度の中でも、平均二乗パーセント誤差の平方根（RMSPE）は、予測値と実際の値の差を比率で捉えることができるため、特に商品の需要予測や売上の予測といったビジネスの場面で広く使われています。このRMSPEは、誤差をパーセントで表すため、異なる規模のデータでも比較しやすいという長所があります。たとえば、値段の高い商品と値段の低い商品の売上予測を比較する場合、誤差の絶対値を見るRMSEのような尺度を使うと、値段の高い商品の誤差が大きく見えてしまうことがあります。しかし、RMSPEを使うことで、それぞれの商品の売上に対する誤差の比率を評価できるため、より公平な比較ができます。 RMSPEの計算は、まずそれぞれのデータについて、実際の値と予測値の差を実際の値で割ります。これを二乗し、全てのデータで平均を取った後、平方根を求めます。この計算方法により、パーセント単位での誤差が平均的にどのくらいかを把握できます。他の指標と比較すると、RMSPEは相対的な誤差を見るため、RMSEのように絶対的な誤差を見る指標とは使い分けが必要です。RMSEは全体の誤差の大きさを捉えるのに適していますが、データの規模に影響を受けやすいという欠点があります。一方、RMSPEは規模の影響を受けにくいですが、実際の値がゼロに近い場合、計算が不安定になる可能性があります。 RMSPEは様々な場面で活用されています。例えば、小売業では商品の需要予測に、製造業では生産量の調整に、金融業界では株価の予測などに利用されています。これらの事例からも、RMSPEが実用的な指標であることが分かります。本稿では、これからRMSPEの計算方法や他の指標との比較、そして実際の活用事例を通じて、その有用性を詳しく説明していきます。

RMSLE：機械学習の評価指標

機械学習の手法を用いて予測を行う際には、その予測の正確さを確かめることが欠かせません。作った予測の良し悪しを評価することで、手法の選択や改良に役立てられるからです。そのためには、予測の正確さを測るための適切な物差し、つまり評価指標を選ぶことが重要になります。色々な評価指標の中からどれを使うべきかは、扱う問題の種類や目的によって異なります。今回の記事で取り上げる平均二乗対数誤差（RMSLE）は、回帰問題と呼ばれる、連続した数値を予測する問題で使われる指標の一つです。平均二乗対数誤差は、予測値と実際の値の比率に着目した指標です。例えば、ある製品の売れ行きを予測する問題を考えてみましょう。100個売れると予想して90個だった場合と、10個売れると予想して1個だった場合、どちらも10個の誤差があります。しかし、最初の場合は売れ行きの規模に対して誤差が小さいのに対し、後の場合は誤差が大きいです。平均二乗対数誤差は、このような規模の違いを考慮に入れて、予測の正確さを評価します。そのため、実際の値の大きさが大きく変動するようなデータに適しています。平均二乗対数誤差の計算方法は、まず予測値と実際の値の対数を取り、その差を二乗します。そして、全てのデータ点について二乗した差の平均を求め、最後にその平方根を計算します。対数を取ることで、大きな値の影響が小さくなり、比率の違いに注目することができます。二乗する理由は、誤差の正負を打ち消し、大きな誤差をより強調するためです。平均二乗対数誤差は、値が小さいほど予測の正確さが高いことを示します。誤差が全く無い、つまり完璧な予測の場合は、平均二乗対数誤差は0になります。平均二乗対数誤差を使うことで、予測値と実際の値の比率に着目した評価が可能になり、より適切なモデル選択や改良を行うことができます。

RMSE：予測精度を測る指標

二乗平均平方根誤差（にしじょうへいきんへいほうこんごさ）とは、予測した値と実際の値との間の違いを測る尺度のことです。たとえば、ある製品の来月の売上高を予測するモデルを作ったとします。このモデルを使って予測した売上高と、実際に来月になったときに観測された売上高の間には、当然ながら差が生じるでしょう。この差が小さいほど、モデルの予測精度が高いと言えます。二乗平均平方根誤差は、まさにこの差を数値化し、モデルの良し悪しを判断するために使われます。具体的には、まず予測値と実測値の差を計算し、それを二乗します。二乗する理由は、差が正負どちらであっても、その大きさを評価するためです。もし二乗しなければ、正の差と負の差が相殺されてしまい、全体の誤差を正しく評価できません。次に、二乗した差を全て足し合わせ、データの個数で平均を取ります。これにより、データ全体における平均的な誤差が分かります。最後に、この平均値の平方根を計算します。平方根を取ることで、元のデータと同じ単位で誤差を評価できるようになります。二乗平均平方根誤差は、特に連続値を予測する問題（回帰問題）でよく使われます。例えば、売上予測や株価予測、気温予測などです。この尺度は、誤差が大きいデータの影響を大きく受けるという特徴があります。つまり、外れ値に敏感な尺度と言えるでしょう。これは、誤差を二乗することで、大きな誤差がより強調されるためです。もし外れ値の影響を小さくしたい場合は、代わりに平均絶対誤差などの別の尺度を用いると良いでしょう。二乗平均平方根誤差は、値が小さいほど予測精度が高いことを示します。ゼロであれば、予測値と実測値が完全に一致していることを意味します。しかし、現実のデータでは誤差がゼロになることはほとんどありません。重要なのは、複数のモデルを比較する際に、二乗平均平方根誤差の値が小さいモデルの方が予測精度が高いと判断できることです。

ＲＡＥ：誤差を測る新たな視点

相対絶対誤差（そうたいぜったいごさ）は、統計学や機械学習の分野で予測の正確さを評価する際に使われる大切な指標です。この指標は、実測値と予測値の差を、実測値の平均値で割ることで計算されます。この計算方法のおかげで、異なる単位や規模を持つデータでも比較が可能になります。例えば、家の値段と株価の予測のように、全く異なる種類のデータを扱う場合でも、相対絶対誤差を用いることで、予測の精度を同じ尺度で比べることができます。相対絶対誤差を理解する上で重要なのは、この指標が「相対的」な誤差を表している点です。つまり、単に予測値と実測値の差を見るだけでなく、実測値の平均値に対する割合で誤差を評価します。これは、ある程度予想される誤差の範囲を考慮に入れるようなものです。例えば、１００万円の家を予測する際に１万円の誤差と、１０万円の株を予測する際に１万円の誤差では、同じ１万円でも意味合いが大きく違います。相対絶対誤差は、このような違いを適切に反映することができます。相対絶対誤差の値は、通常０から１までの範囲で表されます。０に近い値は、予測値が実測値と非常に近い、つまり予測精度が高いことを示します。逆に１に近い値、あるいは１を超える値は、予測値と実測値の間に大きなずれがあることを意味し、予測精度が低いことを示します。このように、相対絶対誤差は、予測モデルの良し悪しを判断するための分かりやすい指標となっています。相対絶対誤差は、モデルの改善にも役立ちます。誤差の値を確認することで、モデルの弱点や改善点を把握することができます。例えば、特定の条件下で誤差が大きくなる場合、その条件に特化した修正を加えることで、モデル全体の精度を向上させることができます。このように、相対絶対誤差は、予測モデルの開発や改良において欠かせないツールと言えるでしょう。

適合率：機械学習モデルの精度評価

機械学習の分野では、作った模型の良し悪しを測る物差しがいくつかあります。その中で、「適合率」は特に重要な指標の一つです。適合率とは、簡単に言うと、模型が「正しい」と判断したものの中で、実際にどれだけが本当に正しかったのかを示す割合のことです。例として、迷惑メールの自動仕分け機能を考えてみましょう。この機能は、受信したメールを普通のメールと迷惑メールに自動で分けます。この時、迷惑メールだと仕分けされたメールの中には、本当は普通のメールが混ざっているかもしれません。適合率は、迷惑メールだと仕分けされたメール全体の中で、実際に迷惑メールだったメールの割合を表します。もし、100通のメールが迷惑メールだと仕分けされ、そのうち80通が本当に迷惑メールだった場合、適合率は80%、つまり0.8となります。適合率の値は、0から1の間で表されます。1に近づくほど、模型の判断の正確さが高くなります。もし適合率が1だった場合は、模型が「正しい」と判断したものは全て実際に正しいということになります。反対に、適合率が0に近い場合は、模型が「正しい」と判断したものの多くが実際には間違っているということになり、模型の精度が低いことを示します。適合率は、偽陽性、つまり間違って「正しい」と判断してしまうことを抑える際に重要となります。迷惑メールの例で言えば、重要なメールを誤って迷惑メールとして処理してしまうことを防ぐために、高い適合率が求められます。ただし、適合率だけを見て模型の性能を判断するのは危険です。他の指標と合わせて総合的に判断する必要があります。例えば、本当に迷惑メールであるにもかかわらず、普通のメールだと判断してしまう場合も考慮に入れる必要があります。このような、見落としを少なくするためには、また別の指標を用いて評価する必要があります。

予測精度を測る指標たち

機械学習の世界では、学習した模型の良し悪しを測る物差しがいくつかあります。特に、二つの答えからどちらかを選ぶ問題では、正解率、適合率、再現率、そしてF値といった物差しがよく使われます。これらはそれぞれ違った角度から模型の出来栄えを調べており、全体的な良し悪しを判断する上で大切な役割を担っています。この記事では、これらの物差しについて詳しく説明し、それぞれの意味やどのように使い分けるのかを深く理解することを目指します。まず、正解率は、全体の中でどれだけの割合で正解できたかを示す最も基本的な物差しです。しかし、正解と不正解の数が大きく偏っている場合には、正解率だけでは模型の真の実力を測れないことがあります。例えば、めったに起こらない病気の診断では、常に「病気ではない」と答える模型でも高い正解率が出てしまう可能性があります。そこで、適合率が登場します。適合率は、模型が「病気である」と判断した中で、実際に病気だった人の割合を示します。これは、誤った診断を減らす上で重要な指標となります。一方、再現率は、実際に病気だった人の中で、模型が正しく「病気である」と診断できた人の割合を示します。これは、見落としを少なくする上で重要な指標となります。適合率と再現率は、トレードオフの関係にあることが多く、どちらかを高くしようとすると、もう一方が低くなってしまう傾向があります。例えば、病気の診断で、少しでも疑わしければ「病気である」と判断する模型は、再現率は高くなりますが、適合率は低くなります。逆に、確実な場合のみ「病気である」と判断する模型は、適合率は高くなりますが、再現率は低くなります。そこで、適合率と再現率のバランスを考えた指標がF値です。F値は、適合率と再現率の調和平均であり、両方の指標を同時に高くすることを目指す際に役立ちます。これらの指標の特性を理解することで、より適切な模型選びや改良に繋げることが可能になります。それぞれの指標が持つ意味合いを理解し、状況に応じて適切な指標を用いることで、より精度の高い機械学習模型を構築することができます。

ＰＲ曲線下面積：精度と再現率の調和

機械学習のモデルを評価するには、様々な尺度を組み合わせて考えることが大切です。一つの尺度だけで判断しようとすると、モデルの真の実力を捉えきれないことがあります。よく使われる尺度に『精度』と『再現率』があります。『精度』は、正解と予測したデータのうち、実際に正解だったデータの割合です。例えば、10個のデータの中で3個を正解と予測し、そのうち2個が実際に正解だった場合、精度は2/3となります。一方、『再現率』は、実際に正解であるデータのうち、どれだけの割合を正解と予測できたかを表します。同じ例で、実際に正解のデータが5個あったとすると、再現率は2/5となります。一見するとどちらも高ければ高いほど良いように思えますが、実際にはこの二つの尺度はトレードオフの関係にあることがよくあります。つまり、精度を高くしようとすると再現率が低くなり、逆に再現率を高くしようとすると精度が低くなるというジレンマが生じます。例えば、病気の診断を想像してみましょう。あらゆる可能性を考慮して、少しでも疑わしい人は全員病気と診断すれば（再現率重視）、病気の人を見逃す可能性は低くなります。しかし、健康な人も病気と診断されてしまう（精度低下）可能性が高くなります。反対に、検査結果が非常に明確な人だけを病気と診断すれば（精度重視）、健康な人を誤って病気と診断する可能性は低くなりますが、病気の人を見逃してしまう（再現率低下）可能性が高くなります。このように、精度と再現率はどちらか一方を優先するのではなく、バランスをとることが重要です。そして、このバランスを総合的に評価する指標の一つとして、ＰＲ－ＡＵＣと呼ばれるものがあります。ＰＲ－ＡＵＣは、様々な精度と再現率の組み合わせをグラフ化したときの面積で、値が大きいほどバランスが良いモデルと言えます。

偽陽性と偽陰性：２つの過誤

機械学習を用いて物事を判別する際に、結果の良し悪しを正しく評価することはとても大切です。この評価を適切に行う上で、「偽陽性」と「偽陰性」という二つの考え方は欠かせません。これらは、実際に起きたことと機械が予測したことの食い違いを表すもので、機械学習のモデルの正確さを測る重要な指標となります。まず、「陽性」と「陰性」について説明します。「陽性」はある出来事が起きると予測することで、「陰性」はその反対に、出来事は起きないと予測することです。例えば、健康診断で病気を検査する場合、「陽性」は病気に罹患していると予測することで、「陰性」は病気に罹患していないと予測することです。次に、「偽陽性」とは、実際には出来事が起きていないにも関わらず、起きると予測してしまう誤りのことです。健康診断の例で言えば、実際には健康なのに、病気だと誤って診断してしまう場合が「偽陽性」です。偽陽性の結果を受け取ると、必要のない検査や治療を受けてしまったり、精神的な負担を感じてしまったりする可能性があります。一方、「偽陰性」とは、実際には出来事が起きているにも関わらず、起きないと予測してしまう誤りのことです。健康診断の例で言えば、実際には病気なのに、健康だと誤って診断してしまう場合が「偽陰性」です。偽陰性は、適切な治療の開始を遅らせてしまい、病状を悪化させてしまう危険性があります。このように、偽陽性と偽陰性はどちらも望ましくない誤りですが、どちらの誤りがより深刻な影響を与えるかは、状況によって異なります。例えば、命に関わる病気の診断では、偽陰性の方が偽陽性よりも深刻な結果をもたらす可能性が高いでしょう。そのため、機械学習モデルを構築する際には、これらの誤りの発生率を慎重に評価し、目的に合わせて適切な調整を行う必要があります。

マイクロ平均：性能評価の新基準

マイクロ平均とは、機械学習の分類モデルの良し悪しを測るための大切な物差しです。マイクロ平均は、たくさんの種類に分ける問題で、全体を見てどれくらい正確に分けられたかを計算します。一つ一つの種類の正解率を別々に計算するのではなく、全ての正解数をまとめて計算するのです。具体的には、まずデータ全体で、実際に正解で予測も正解だった数（真陽性）、実際は間違いなのに正解と予測した数（偽陽性）、実際は正解なのに間違いと予測した数（偽陰性）をそれぞれ数えます。次に、これらの数を用いて、どれくらい正確に予測できたか（精度）、どれくらい正解を見逃さずに予測できたか（再現率）、精度と再現率のバランスを示す値（F1スコア）などを計算します。マイクロ平均を使う大きな利点は、データの偏りに影響されにくいことです。例えば、ある種類のデータ数がとても少ない場合、その種類の予測がうまくいかなくても、マイクロ平均の値にはあまり影響しません。これは、マイクロ平均がデータ全体を見て判断するためです。もし、種類ごとに分けて正解率を計算すると、データ数が少ない種類の正解率が全体の評価を大きく左右してしまう可能性があります。マイクロ平均は、このような問題を避けることができるのです。マイクロ平均は、どの種類も同じくらい重要だと考える場合に特に役立ちます。もし、ある種類を特に重視する必要がある場合は、マイクロ平均ではなく、種類ごとの重み付けをした平均を使うなどの工夫が必要です。しかし、多くの場合、マイクロ平均は分類モデルの性能を簡単に、そして公平に評価するための便利な指標と言えるでしょう。

偽陽性と偽陰性：機械学習の評価指標

機械学習という、まるで人が学ぶように計算機に学習させる技術において、予測の良し悪しを評価するために、混同行列と呼ばれる表がよく用いられます。この表は、結果が二択となる問題、例えば、病気か健康か、合格か不合格かといった問題を解く際に、特に役立ちます。混同行列は、縦軸と横軸がそれぞれ実際の結果と予測結果を表す二行二列の表です。この表を用いることで、「真陽性」「偽陽性」「偽陰性」「真陰性」という四つの要素を明らかにし、予測の正確さを詳しく調べることができます。例えば、ある病気を診断する検査を考えてみましょう。実際に病気の人を検査した結果、病気だと正しく判断された場合は「真陽性」と呼びます。これは、まさに検査がその役割を正しく果たしたと言えるでしょう。一方、実際には健康な人を検査したにも関わらず、病気だと誤って判断された場合は「偽陽性」と呼びます。これは、健康な人が不必要な心配をすることになりかねないため、注意が必要です。反対に、実際に病気の人が健康だと誤って判断された場合は「偽陰性」です。これは、病気の発見が遅れ、適切な治療の開始が遅れる可能性があるため、非常に危険です。最後に、健康な人を健康だと正しく判断した場合は「真陰性」です。このように、混同行列は、四つの要素を通じて、予測モデルの長所と短所を明らかにすることから、機械学習の分野では欠かせない道具となっています。それぞれの要素の値を見ることで、モデルがどれほど正確に予測できているかを理解し、さらなる改善に役立てることができるのです。

混同行列：分類モデルの評価指標

機械学習を使って分類を行う際、作った模型の良し悪しを測る物差しはいくつかあります。その中でも、混同行列は模型の働きぶりを詳しく知るための大切な道具です。分類とは、例えば迷惑な電子手紙を見分けるように、情報がどの種類に当てはまるかを予想することです。この予想と実際の答えとの組み合わせは、大きく分けて四つの形に分けられます。混同行列は、この四つの形を表形式で分かりやすく示したものです。具体的には、真陽性(TP)は実際に陽性で、予測も陽性だった数を表します。例えば、本当に迷惑な電子手紙を、模型も迷惑電子手紙だと正しく判断した数です。真陰性(TN)は実際に陰性で、予測も陰性だった数を表します。普通の電子手紙を、模型も普通の電子手紙だと正しく判断した数です。偽陽性(FP)は実際には陰性なのに、陽性だと予測してしまった数を表します。普通の電子手紙を、模型が誤って迷惑電子手紙だと判断した数で、第一種の過誤と呼ばれます。偽陰性(FN)は実際には陽性なのに、陰性だと予測してしまった数を表します。迷惑な電子手紙を、模型が見逃して普通の電子手紙だと判断した数で、第二種の過誤と呼ばれます。混同行列はこれらの四つの数を表にまとめることで、模型の正確さだけでなく、誤りの種類も明らかにします。例えば偽陽性が多いと、大事な電子手紙を迷惑メールとして処理してしまう可能性が高く、偽陰性が多いと、迷惑な電子手紙が受信箱に届いてしまう可能性が高くなります。このように、混同行列を見ることで、模型の弱点や改善点を把握し、より精度の高い分類を実現するための手がかりを得ることができるのです。どの種類の誤りをより減らすべきかは、扱う問題によって異なります。迷惑電子手紙の例では、偽陰性を減らすことのほうが重要かもしれません。そのため、混同行列は単に模型の正確さを示すだけでなく、目的に合わせて模型を調整する際に役立つ情報も提供してくれるのです。

機械学習の評価指標：MedAE入門

真ん中絶対誤差（略して、ま誤差）は、機械学習のモデルがどれくらい正確に数値を予想できるかを測る物差しです。言い換えると、予想した値と本当の値がどれくらい離れているかを測るものです。特に、数値を予想する問題でよく使われます。ま誤差は、「誤差の絶対値の中央値」として計算されます。まず、モデルに色々な値を予想させます。そして、それぞれの予想値と本当の値の差を調べます。この差を「誤差」と言います。誤差にはプラスとマイナスがありますが、ま誤差では、誤差のプラスマイナスを無視するために、誤差の絶対値を使います。例えば、誤差が「３」と「－５」だった場合、絶対値はどちらも「３」と「５」になります。次に、これらの絶対値を小さい順に並べ替えます。そして、ちょうど真ん中に来る値を見つけます。これがま誤差です。ま誤差の大きな特徴は、極端に大きい値や小さい値に影響されにくいことです。このような極端な値を外れ値と呼びます。例えば、ほとんどの家の値段が３千万円から５千万円の範囲にある地域で、１００億円の城が売られていたとします。もし家の値段を予想するモデルを作った場合、この１００億円の城は外れ値になります。普通の誤差（平均絶対誤差）を使うと、この外れ値に大きく影響されてしまいます。しかし、ま誤差は真ん中の値を使うので、このような外れ値に影響されにくく、より信頼できる結果を得ることができます。つまり、ま誤差は、外れ値を含むかもしれないデータに対して特に役立つ評価方法と言えるでしょう。たくさんのデータの中にいくつかおかしな値が混ざっていても、ま誤差を使えば、モデルの本当の性能を正しく評価することができます。

平均二乗対数誤差：機械学習での活用

対数誤差は、予測した値と本当の値との差を測る方法のひとつですが、普通の方法とは少し違います。通常、誤差を計算する時は、予測値と本当の値をそのまま引き算します。しかし、対数誤差では、それぞれの値の対数を計算してから引き算を行います。これは、両者の比率に注目した誤差の測り方と言えます。例えば、本当の値が１０で予測値が１の場合を考えてみましょう。この時、両者の差は９です。次に、本当の値が１０００で予測値が１００の場合を考えます。この場合も差は９です。どちらも差は同じですが、よく見ると、最初の例では予測値は本当の値の１０分の１、次の例でも予測値は本当の値の１０分の１になっています。つまり、差は同じでも比率は同じなのです。対数誤差を使うと、このような比率の違いをうまく捉えることができます。対数を使うと、大きな値の影響が小さくなり、小さな値の影響が大きくなります。例えば、１００と１０１の差は１ですが、対数を取ると差は約０.００４３になります。一方で、１と２の差は１ですが、対数を取ると差は約０.６９になります。このように、対数は値の変化の割合を重視するため、本当の値が大きく変動するデータの場合に特に役立ちます。対数誤差の計算式は、一般的に「予測値の対数−本当の値の対数」を使います。しかし、「本当の値の対数−予測値の対数」を使っても構いません。大切なのは、どちらの計算式を使うかを統一することです。そうすることで、誤差の意味を正しく理解し、比較することができます。

平均二乗誤差：機械学習の基本概念

機械学習は、まるで人が学ぶように、たくさんの情報から規則性を見つけて、まだ知らないことに対する答えを予想する技術です。この予想の正確さ、すなわち予測精度が、機械学習の良し悪しを判断する重要なポイントとなります。この予測精度を測るための方法はたくさんありますが、その中でも基本となるのが「平均二乗誤差」です。平均二乗誤差とは、機械学習モデルが予想した値と、実際の正解値との違いを測るものです。例えば、明日の気温を機械学習で予想したとします。機械学習モデルが「２５度」と予想し、実際の気温が「２８度」だった場合、この予想のずれは３度です。このずれを基に計算するのが平均二乗誤差です。計算方法は、まず予想値と正解値の差を二乗します。これは、ずれがプラスでもマイナスでも、二乗することで常に正の値になり、ずれの大きさを適切に反映できるからです。前述の例では、３度のずれを二乗して９になります。そして、たくさんのデータについて、それぞれ二乗したずれを計算し、その平均を求めます。これが平均二乗誤差です。平均二乗誤差は、値が小さいほど予想の精度が高いことを示します。つまり、平均二乗誤差がゼロに近いほど、機械学習モデルの予想は正確だと言えます。この指標は、様々な場面で活用されています。例えば、天気予報の精度向上や、商品の売れ行き予測、病気の診断など、幅広い分野で機械学習モデルの性能評価に役立っています。平均二乗誤差を理解することは、機械学習モデルの評価だけでなく、モデルの改善にも繋がります。より精度の高いモデルを作るためには、この指標を参考にしながら、モデルの調整を行うことが重要です。この記事を通じて、平均二乗誤差への理解を深め、機械学習の世界をより深く探求する一助となれば幸いです。

予測精度を測る指標：二乗平均平方根誤差

機械学習の分野では、作った模型の働きぶりを確かめるために、誤差指標を使います。これは、模型が予想した値と実際に起きた値との違いを数値で表したものです。模型の出来不出来を正しく判断するには、目的に合った適切な指標を選ぶことがとても大切です。指標には様々な種類があり、それぞれ異なる観点から模型の性能を評価します。例えば、単純に誤差の平均を見るだけでなく、誤差のばらつき具合も重要な指標となります。ばらつきが大きいと、模型の予想が不安定で信頼性に欠けると言えます。また、ある特定の状況で誤差が特に大きくなる場合もあります。例えば、病気の診断模型では、病気を見逃す誤差は、病気でない人を病気と診断する誤差よりも重大です。このような場合、誤りの種類によって重み付けをした指標を用いる必要があります。指標を正しく理解し、目的に合わせて使い分けることで、より精度の高い模型を作ることができます。一つの指標だけで判断するのではなく、複数の指標を組み合わせて多角的に評価することが、本当に目的に合った良い模型を選ぶために必要です。例えば、平均的な誤差が小さくても、特定の状況で大きな誤差が出る模型は、実用上問題となる可能性があります。また、誤差のばらつきが大きい模型も、安定した性能が求められる場面では使いにくいでしょう。このように、様々な指標を組み合わせて総合的に判断することで、より信頼性の高い模型を選択できます。

平均絶対パーセント誤差：予測精度を測る

機械学習の模型を作る仕事では、作った模型がどれくらいうまく予測できるかを調べることはとても大切です。予測の正確さを測る方法はいくつかありますが、その中で「平均絶対パーセント誤差（ＭＡＰＥ）」は、誰にでも分かりやすい測り方としてよく使われています。このため、機械学習の分野ではなくて、商品の売り上げ予測や株価予測といった様々な分野でも広く使われています。この平均絶対パーセント誤差は、実際の値と模型が予測した値の差をパーセントで表し、その平均値を計算したものです。例えば、ある商品の来月の売り上げを100個と予測し、実際には120個売れたとします。この時の誤差は20個で、パーセントで表すと20%になります。このようにして、複数の商品の予測と実際の値の誤差をパーセントで計算し、その平均値を求めることで、模型全体の予測精度を評価することができます。この測り方の良い点は、パーセントで表されるため、異なる種類のデータでも比較しやすいことです。例えば、車の販売台数とスマートフォンの販売台数のように、単位が大きく異なるデータを扱う場合でも、パーセントで表すことで比較しやすくなります。また、計算方法が簡単で理解しやすいこともメリットです。しかし、欠点もあります。実際の値がゼロの場合、パーセントを計算できないため、使えません。また、実際の値がゼロに近い小さな値の場合、誤差のパーセントが非常に大きくなってしまい、評価結果が歪んでしまうことがあります。さらに、誤差がプラスかマイナスかによって影響の大きさが異なるため、過大評価または過小評価につながる可能性があります。このように、平均絶対パーセント誤差は分かりやすい指標ですが、使う際には注意点も理解しておく必要があります。これらのメリット・デメリットを踏まえ、他の評価指標と組み合わせて使うことで、より正確で信頼性の高いモデル評価を行うことができます。このブログ記事では、今後、平均絶対パーセント誤差の使い方や他の評価指標との比較など、より詳しい情報を提供していく予定です。

次のページ

1 2 3