micro-F1

機械学習の分類モデルを評価する大切な指標の一つに、マイクロF値というものがあります。このマイクロF値は、分類モデルがどのくらい正確に分類できているかを示す数値です。分類モデルは、例えば写真を見てそれが何であるかを判断する画像認識や、迷惑メールを見分けるスパムメール検知など、様々な場面で使われています。これらのモデルが良い働きをしているかを調べるには、予測の正しさを評価する必要があります。マイクロF値は、まさにこの正しさを測るためのものです。 マイクロF値は、実際の結果とモデルが予測した結果が、どのくらい一致しているかを数値化したものです。具体的には、全体データの中で、正しく positive と予測できた数（真陽性）、間違って positive と予測した数（偽陽性）、本当は positiveなのに間違って negative と予測してしまった数（偽陰性）の三つの数から計算します。これらの数を用いることで、モデルの全体的な正確さを評価できます。 マイクロF値は、０から１までの値を取ります。値が１に近いほど、モデルの性能が良いとされます。例えば、マイクロF値が0.95のモデルは、0.7のモデルよりも正確な分類を行えていると判断できます。つまり、マイクロF値が高いモデルは、より正確な分類を行えていると言えるのです。これは、様々な分類モデルを比較する際に非常に役立ちます。より高いマイクロF値を持つモデルを選択することで、より信頼性の高い結果を得られる可能性が高まります。そのため、マイクロF値は、分類モデルの性能を測る上で重要な指標となっています。