Accuracy

機械学習の分野では、作った模型の良し悪しを測る物差しがいくつかあります。その中で、特に大切な物差しのひとつに正解率というものがあります。これは、模型がどれほど正確に予想できているかを示すものです。たとえば、猫の絵を見分ける模型を作ったとしましょう。この模型に100枚の猫の絵を見せて、どれが猫かを当てさせます。もし80枚の絵を正しく猫だと当てられたら、この模型の正解率は80%になります。正解率は計算方法が単純で、模型の出来具合を一目で理解しやすいという利点があります。そのため、模型の性能を測る基本的な物差しとして広く使われています。もう少し詳しく説明すると、正解率は「正しい答えの数」を「全体の答えの数」で割って、百分率で表します。先ほどの猫の絵の例では、正しい答えの数は80枚、全体の答えの数は100枚なので、80を100で割って0.8、百分率に直して80%となります。ただし、正解率だけで模型の性能を全て判断できるわけではありません。例えば、めったに起こらない病気を見つける模型の場合を考えてみましょう。この病気にかかっている人は全体の0.1%しかいないとします。そんな模型が、全ての人に「病気ではない」と答えたとしても、正解率は99.9%になります。しかし、この模型は病気の人を一人も見つけることができていません。このように、データの偏りがある場合、正解率が高いだけでは模型の真の性能を測れないことがあります。そのため、状況に応じて他の物差しも合わせて使うことが大切です。