はじめに 分類結果の評価指標として、混同行列︵confusion matrix︶、適合率︵precision︶、再現率︵recall︶、F1値︵F1-measure︶*1などがあります。 分類の評価をやるときはとりあえずこれらを出せば良い、ということで日常的に用いられるものですが、意外とまとまった解説をネット上で見かけません。私もこれまでなんとなく使っていましたが、それじゃいかんなぁ、とずっと思っていました。 この記事はこれらの評価指標について解説します。ついでにsklearnでの計算方法も書いておきます。 目次 はじめに 理論の解説編 基本編︵二値分類︶ 混同行列の話 評価指標の概念の説明 評価指標を数式で書く どの指標を使えば良い? 多クラス分類編 多クラス分類の混同行列 クラスごとの適合率・再現率・F1値 マクロ平均 重み付き平均 マイクロ平均 どれを使うか 二値分類の取り扱いについ