【G検定対策】精度・再現率・適合率とは？わかりやすく整理

AIの評価では、「どれだけ正解したか」だけを見ればよいとは限りません。

たとえば、病気の検査では見逃しを減らすことが重要ですが、迷惑メール判定では正常なメールを誤って迷惑メールにしないことも大切です。

このように、AIを何に使うかによって重視する評価指標は変わります。

この記事では、精度・適合率・再現率の違いを、混同行列やF1値とのつながりも含めて整理します。

精度・適合率・再現率とは？

精度・適合率・再現率は、AIの予測結果を評価するための指標です。

どれも「予測がどれくらい正しかったか」を見るために使われますが、見ている範囲が違います。

ざっくり整理すると、精度は全体の正解率、適合率は「当てたつもりの中の正しさ」、再現率は「本当に拾うべきものを拾えたか」を見る指標です。

G検定では、名前だけで覚えるよりも、何を見たいときに使う指標なのかで整理することが大切です。

精度が高いだけでは不十分な理由

精度は、全体の中でどれだけ正解したかを見る指標です。

たとえば100件のデータのうち95件を正しく分類できれば、精度は95%です。

一見すると、とてもよいモデルに見えます。

しかし、データに偏りがある場合は注意が必要です。

たとえば、迷惑メールが5件、通常メールが95件あるとします。
このとき、AIがすべてを「通常メール」と予測しても、通常メール95件は当たるため、精度は95%になります。

このモデルは精度だけ見ると高く見えますが、迷惑メールをまったく検出できていません。

つまり、目的によっては 精度が高くても役に立ちにくいモデル になることがあります。

そのため、AIの評価では精度だけでなく、適合率や再現率も見る必要があります。

精度と適合率の違い

精度と適合率は、名前が似ていて混同しやすい指標です。

ただし、見る範囲が違います。

精度は、すべての予測結果を見ます。

一方、適合率は「AIが陽性だと予測したもの」だけを見ます。

たとえば、AIが「これは迷惑メールです」と予測したメールが10件あり、そのうち8件が本当に迷惑メールだった場合、適合率は高いといえます

適合率は、誤検知を減らしたいときに重要です。

再現率とは？

再現率とは、実際に陽性であるものをどれだけ見つけられたかを見る指標です。

たとえば、本当は病気の人が10人いて、そのうちAIが8人を見つけられた場合、再現率は高いといえます。

再現率は、見逃しが大きな問題になる場面で重要です。

たとえば病気の検査では、本当に病気の人を見逃してしまうと問題が大きくなります。

そのため、多少の誤検知があっても、まずは見逃しを減らすことが重視される場合があります。

適合率とは？

適合率とは、AIが陽性と予測したもののうち、どれだけ本当に陽性だったかを見る指標です。

たとえば、AIが「迷惑メール」と判定したメールの中に、通常メールが多く混ざっていると困ります。

この場合、適合率が低い状態です。

適合率は、間違って陽性と判定することを減らしたい場面で重要です。

適合率と再現率は、どちらか一方だけを見ればよいわけではありません。
目的に応じて、どちらを重視するかが変わります。

どの指標を重視するべきか？

重視する指標は、AIを使う目的によって変わります。

見逃しを減らしたいなら再現率、誤検知を減らしたいなら適合率が重要になります。

ただし、実際にはどちらか一方だけを極端に高めればよいとは限りません。

再現率を高めようとすると、陽性と判定する範囲が広がり、誤検知が増えることがあります。

反対に、適合率を高めようとすると、慎重に判定しすぎて、見逃しが増えることがあります。

このバランスを見るために、F1値が使われます。

混同行列との関係

精度・適合率・再現率は、混同行列とセットで理解すると整理しやすくなります。

混同行列とは、AIの予測結果を「実際はどうだったか」と「予測はどうだったか」で整理した表です。

それぞれの意味は次の通りです。

適合率では、FPが重要になります。
陽性と予測した中に、間違った陽性がどれだけ混ざっているかを見るからです。

再現率では、FNが重要になります。
本当は陽性なのに、見逃したものがどれだけあるかを見るからです。

混同行列を覚えるときは、数式だけでなく、FPは誤検知、FNは見逃し と整理すると理解しやすくなります。

F1値との関係

F1値とは、適合率と再現率のバランスを見るための指標です。

適合率だけが高くても、再現率が低ければ見逃しが多い可能性があります。
反対に、再現率だけが高くても、適合率が低ければ誤検知が多い可能性があります。

F1値は、この2つのバランスをまとめて見るために使われます。

G検定では、F1値を細かく計算するよりも、適合率と再現率のバランスを見る指標として理解しておくとよいです。

G検定ではどう問われる？

G検定では、精度・適合率・再現率の違いが問われやすいです。

特に、名前の印象だけで判断すると混乱しやすいため、見ている範囲で整理することが大切です。

特に、次のように整理しておくと判断しやすくなります。

「正解率が高いからよいAI」と考えるのではなく、何を見逃したくないのか、何を誤検知したくないのかまで考えることが重要です。

まとめ

精度・適合率・再現率は、AIの予測結果を評価するための代表的な指標です。

精度は全体の正解率、適合率は陽性と予測した中の正しさ、再現率は実際の陽性をどれだけ拾えたかを見ます。

G検定では、数式を丸暗記するよりも、全体を見るのか、予測した陽性を見るのか、実際の陽性を見るのかで整理すると理解しやすくなります。

精度・適合率・再現率を理解しておくと、混同行列やF1値、過学習、交差検証などの評価に関する用語もつながって理解しやすくなります。

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このブログの運営者です。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。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、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G検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。