須田先生

それでは 予測精度を評価するための指標について振り返りましょう

須多先生

AIによる分類の予測精度を評価するための指標には どんなものがあったか覚えていますか？

深田 あい

「正解率」「再現率」「適合率」があったと思います
レッスンでたくさん練習したので名前は覚えていますが 今でも混乱することがあって自信がないです…

徳井 天

確か「正解率」は全部のデータからAIが予測に正解していた数 で覚えられたから分かりやすかったけど 「再現率」と「適合率」はややこしかった覚えがあるな

須多先生

それでは特に混乱しやすい再現率と適合率を 「分類問題の評価指標」の動画で今一度確認してみましょう
「再現率」の解説動画はこちらから確認してください

須多先生

「適合率」の解説動画はこちらから確認してください

深田 あい

動画で改めて確認できてよかったです
予測する対象に応じて どちらの指標を重要視するかを考えることが大切だったんですよね

須多先生

はい その通りです それでは問題を出すので考えてみてくださいね
「見つけたいデータを絶対に見逃したくない時」は 「再現率」か「適合率」のどちらの指標を優先させれば良いでしょうか？

徳井 天

絶対に見逃したくない時は・・・「再現率」だったかな
確か 見逃しは減るけど誤検知が増えてしまうんだったよな

須多先生

正解です
徳井さんの言う通り 再現率は見つけたいデータを見逃しませんが 誤検知が増えてしまいます
逆に 見つけたいデータを多少見逃しても良いので 誤検知をできるだけ減らしたい時は「適合率」の指標を優先させます

深田 あい

再現率と適合率の計算にも挑戦しましたよね
その時は理解できましたが 計算を覚えているか不安です

徳井 天

結構ややこしかったもんね

須多先生

それでは以前と同様のクイズ形式で 正解率・再現率・適合率の計算を復習してみましょう

深田 あい

計算問題は特に覚えているか不安だったので ぜひやりたいです！

徳井 天

章末テストにも出題されそうだしな
頑張るぞ！

須多先生

それではクイズ形式のアクティビティで 振り返ってみましょう