AP

「平均精度」とは、検索や順位付けの正確さを測るための重要な尺度です。よく「AP」と略されます。機械学習の分野、特に情報検索や物体検出といった作業で広く用いられています。 普通の精度は、ある基準点における予測の正しさを示すものですが、平均精度は、様々な基準点における精度を平均した値です。つまり、順位付け全体を評価できるのです。 例えば、検索結果で上位に表示されたものが、どれだけ探し求めていたものに近いのかを測るのに役立ちます。また、画像の中から探し出す物体検出では、見つけ出したものがどれだけ正確に目的のものを捉えているかを測る際にも使われます。 平均精度は、一つの基準点だけに頼らないため、様々な状況でのモデルの性能をより深く理解するのに役立ちます。これは、実際に使う場面ではとても大切なことです。なぜなら、基準点の設定は作業や状況によって変わるからです。 例えば、病気の診断では、病気の可能性が少しでもあれば精密検査が必要なので、基準点を低く設定します。一方で、スパムメールの検出では、普通のメールを間違ってスパムと判断すると困るので、基準点を高く設定します。このように、状況に応じて適切な基準点は変化します。 平均精度は、このような様々な基準点での精度を平均することで、基準点の設定に左右されない、より確実で信頼できる評価尺度となるのです。普通の精度よりも、様々な状況におけるモデルの性能を総合的に評価できるため、実用的な場面でより役立つ指標と言えるでしょう。