AI基礎
評価指標とは？
読み: ひょうかしひょう英語: Evaluation Metrics更新日: 2026-06-23
モデルの性能を測るための指標です。タスクや目的に合わせて適切な指標を選びます。
試験で問われるポイント
- 分類では正解率、適合率、再現率、F値などが使われます。
- 業務目的によって重視すべき指標は変わります。
- 技術指標だけでなくビジネス指標も重要です。
具体例
不正検知では、見逃しを減らすため再現率を重視することがあります。
よくある誤解
- 正解率だけ見れば十分だと考える。
- 不均衡データでも正解率だけで判断する。
対応試験
G検定AWS AI Practitioner
関連する表記: 評価指標 / 正解率 / 適合率 / 再現率 / F値 / Accuracy / Precision / Recall
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