AI用語集

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用語

適合率 (Precision)

真陽性と全陽性予測の比率を測定する指標で、モデルの陽性予測の信頼性を示す。

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用語

正解率 (Accuracy)

全予測における正しい予測の割合で、全体的な性能を測定するが、クラス不均衡がある場合に誤解を招く可能性がある。

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用語

特異度 (Specificity)

真陰性率であり、モデルが陰性インスタンスを正しく識別する能力を測定し、再現率を補完する。

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用語

AUC-ROC

ROC曲線下面積であり、分類閾値に依存せずにモデルの識別能力を評価し、1は完璧な性能を表す。

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用語

マシューズ相関係数 (MCC)

二値観測と予測の間の相関係数であり、クラスが大きく不均衡な場合でも均衡の取れた測定値を提供する。

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用語

対数損失 (Log Loss)

予測確率と実際のラベルの間の乖離を測定する損失関数で、自信過剰だが誤った予測にペナルティを与える。

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用語

平均絶対百分率誤差 (MAPE)

実際の値に対する絶対誤差の百分率平均であり、予測誤差の相対的解釈を容易にする。

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用語

コーエンのカッパ (Cohen's Kappa)

予測と実際の観測の間の一致度を測定し、偶然による一致を補正し、多クラス分類で特に有用。

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用語

適合率-再現率曲線下面積 (AUC-PR)

適合率-再現率曲線の下の面積であり、クラス不均衡の問題に特に適した包括的な性能評価指標を提供します。