機械学習モデルの評価指標完全ガイド｜分類・回帰の精度測定

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よくある質問

評価指標に関するよくある質問

分類モデルで最も重要な評価指標は何ですか？

分類モデルではAUC（Area Under Curve）が広く使われます。ROC曲線下面積を数値化した指標で、クラス不均衡データにも強く、モデルの総合的な性能を評価できます。

回帰タスクと分類タスクで評価指標はどう違いますか？

回帰タスクではRMSE（平均二乗誤差平方根）やR²スコアが、分類タスクでは精度（Accuracy）やF1スコアが主に使われます。予測値が連続値か離散値かで適切な指標が異なります。

野球の投手評価で防御率以外に注目すべき指標は？

防御率（ERA）に加え、FIP（Fielding Independent Pitching）やxFIP（Expected FIP）が近年重要視されています。これらは守備の影響を排除し、投手本来の能力を評価できます。