【G検定対策】過学習とは？わかりやすく整理
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【G検定対策】精度・再現率・適合率とは？わかりやすく整理
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AIの評価指標である「精度・再現率・適合率」。名前は聞いたことがあっても、違いが分からない人は多いはずです。
この記事では、この3つの違いを整理します。G検定では頻出の重要ポイントです。
一言で整理します。
- 精度（Accuracy） = 全体でどれだけ正解したか
- 適合率（Precision） = 当てた中でどれだけ正解か
- 再現率（Recall） = 本物をどれだけ見逃さないか
この3つは 見る角度が違うだけ です。
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よくある誤解
下記は 間違った認識 です。
■ 精度が高ければOK
■ 精度が高ければOK
実は 精度が高くてもダメなケース があります。
具体例で理解
具体的な例で見ていきます。
ケース① 精度は高いけどダメ
「迷惑メール判定」で考えます。
- 100通中95通は普通メール
- AIが全部「普通」と判定
- 精度：95%（高い）
一見、よさそうに見えるけど…
- でも、迷惑メールを1つも検出できてない
ケース② 再現率が重要な場面
「病気の検査」で考えます。
- 見逃しは 絶対NG
ケース③ 適合率が重要な場面
「スパム検出」で考えます。
- 普通メールを 迷惑扱いすると困る
図で理解する
図で表すとこうです。
- 精度 = 全体の正解率
- 適合率 = 予測OKの中の正解
- 再現率 = 実際OKをどれだけ拾えたか
一発で覚えるコツ
■ Precision = 正確さ（当てた中）
■ Recall = 回収率（見逃さない）
■ Precision = 正確さ（当てた中）
■ Recall = 回収率（見逃さない）
G検定ではどう問われる？
G検定では以下がよく問われます。
- 違いの理解
- どの場面でどれを使うか
- 混同行列との関係
暗記ではなく「意味」で理解が重要です。
まとめ
精度が高いだけでは、良いモデルとは言えません。
大切なのは「何を重視するか」です。
- 適合率：間違って当てない（誤検知を防ぐ）
- 再現率：見逃さない（取りこぼしを防ぐ）
目的や状況に応じて、重視すべき指標は変わります。「ちょうど良いバランス」を見つけることが重要です。
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書いている人
このブログの運営者（文系出身）です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。一度不合格となった経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすく解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
