F1スコア

機械学習の良し悪しを測る尺度は、その学習結果がどれほど正確に未来を言い当てられるかを測る上でとても大切です。そうした尺度の一つにF1スコアというものがあります。これは、学習結果の良し悪しを測る強力な道具です。F1スコアは、０から１までの数字で表され、１に近いほど良い学習結果であることを示します。この尺度は、ただどれくらい当たっているかを見るだけでなく、実際には違うのに当たっているとした場合と、実際には当たっているのに違うとした場合のバランスも見ているため、より様々な面から学習結果を評価できます。言い換えれば、F1スコアが高いほど、その学習結果はより正確で信頼できるものだと言えるでしょう。 具体的に見てみましょう。例えば、病気かどうかを診断する場合を考えてみます。もし健康な人を病気と診断してしまったら（実際には違うのに当たっているとした場合）、必要のない検査や治療を受けてしまうかもしれません。逆に、病気の人を健康と診断してしまったら（実際には当たっているのに違うとした場合）、適切な治療を受けられないことで病気が悪化してしまうかもしれません。このように、誤った判断が大きな影響を及ぼす場合に、F1スコアは特に重要な尺度となります。病気の診断以外にも、迷惑メールの振り分けなど、間違った判断が困る場面で役に立ちます。F1スコアを使うことで、そうした困った事態を減らすのに役立つ学習結果を作ることが期待できます。つまり、F1スコアは、より良い学習結果へと導くための羅針盤のような役割を果たしてくれるのです。