正確度（Accuracy）
正確度（Accuracy）とは、機械学習や統計における分類問題で、モデルが全体のデータに対してどれだけ正しく予測できたかを示す指標です。これは、モデルの性能を評価するための基本的な指標であり、真陽性（True Positive：TP）と真陰性（True Negative：TN）の割合が高いほど、正確度は向上します。
正確度（Accuracy）は以下の式で計算されます。
正確度=真陽性+真陰性全体のデータ数\text{正確度} = \frac{\text{真陽性} + \text{真陰性}}{\text{全体のデータ数}}
つまり、正確度（Accuracy）は「正しく分類されたデータの数」を「全体のデータ数」で割ったものです。
正確度（Accuracy）が高いほど、モデルは全体として正確にデータを分類できていることを意味しますが、以下の点に注意が必要です：
- クラス不均衡：データセットにおいて、一方のクラス（陽性または陰性）が極端に多い場合、正確度は高くてもモデルが偏っている可能性があります。例えば、スパムメールが1％しかない場合、すべてのメールを「スパムではない」と予測するだけで99％の正確度を達成できますが、スパムを正しく検出できていないことになります。このような場合、F1スコアや特異度、感度といった他の評価指標も確認する必要があります。
正確度（Accuracy）は、多くの分類問題で最も基本的な性能指標として使われますが、クラス不均衡がある場合には、別の指標と組み合わせて評価することが重要です。
正確度（Accuracy）関連用語
正確度（Accuracy）に関連する単語は以下の通りです。
- 真陽性（True Positive：TP）
- 真陰性（True Negative：TN）
- 偽陽性（False Positive：FP）
- 偽陰性（False Negative：FN）
- 感度（Sensitivity）
- 特異度（Specificity）
正確度（Accuracy）やさしい解説
正確度（Accuracy）とは、コンピュータがどれくらい正しく答えを出せたかを示す数字です。正確度（Accuracy）が高いほど、コンピュータは全体的に正しく予測できたということを意味します。
正確度（Accuracy）は、次のように計算します：正確度=正しく当てた数全体のデータ数\text{正確度} = \frac{\text{正しく当てた数}}{\text{全体のデータ数}}正確度=全体のデータ数正しく当てた数
例えば、100件の質問に対してコンピュータが90件正しく答えた場合、正確度（Accuracy）は90％になります。
ただし、正確度（Accuracy）だけでは分からないこともあります。たとえば、スパムメールを分類する場合、スパムが少ないと、正確度（Accuracy）が高くても実はスパムをうまく見つけていない場合があります。そのため、他の指標も使って、コンピュータの性能を正しく評価することが大切です。
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