F1スコアとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

F1スコア（F1 Score）

F1スコアとは、適合率と再現率の調和平均を取り、1つの数字にまとめた分類の評価指標のことです。見逃しの少なさと、警告の当たりやすさの両方が高いときだけ、高い値になります。片方だけが極端に低いと、F1スコアは大きく下がってしまうのです。0から1の値で、1に近いほど優れています。複数のモデルを比べるときに便利です。

F1スコア（F1 Score）関連用語

F1スコア（F1 Score）に関連する単語は以下の通りです。

• 適合率（Precision）適合率とは何を測る？→
• 再現率（Recall）再現率とは何を測る？→
• マクロ平均（Macro Average）クラスごとのF1を平均するには？→
• マイクロ平均（Micro Average）全件まとめてF1を出すには？→
• 混同行列（Confusion Matrix）F1のもとになる表とは？→
• PR曲線（Precision-Recall Curve）2つの関係をグラフで見るには？→

F1スコア（F1 Score）で知っておくと得する有益情報

F1スコアは便利ですが、万能ではありません。押さえる点を3つにまとめました。

• 偏りに強い陽性が少ないデータでも、正解率より実態を表しやすいです。
• 片方だけ高くてもだめ適合率と再現率の低いほうに引っぱられて、値が下がります。
• 重みは変えられる見逃しを重視するなら、再現率に重みを置くF2などもあります。

適合率と再現率の組み合わせ例

F1スコアは、見逃しと空振りのバランスを1つの数字で見るものです。

F1スコア（F1 Score）やさしい解説

平均じゃなくて「調和平均」って、なにが違うの？

ふつうの平均は、片方が0でも、もう片方が高ければそこそこの値になります。

調和平均は、低いほうに引っぱられるので、両方が高くないと高い値になりません。

たとえば見込み客の自動選別で、全員を「見込みあり」とすれば再現率は高くなりますが、空振りだらけで適合率は低くなります。F1スコアなら、この極端なやり方は高く評価されません。バランスのよいモデルを選ぶ、ひとつの目安になります。

F1スコア（F1 Score）についてのみんなの疑問

F1スコアはいくつあれば良いですか？

一律の基準はなく、比べる相手と目的で判断します。1に近いほど優れていますが、課題の難しさで水準は変わります。現在の方法や、単純なルールのF1スコアと比べて判断しましょう。

F1スコアと正解率は、どちらを見ればいいですか？

陽性が少ないときは、F1スコアが実態に近いです。陰性が大半だと、正解率は高く出やすくなります。F1スコアは、陽性をどれだけ捉えたかに注目するので、偏りに強い指標です。

F1スコアだけで、モデルを選んでよいですか？

いいえ。見逃しと空振りの重さを考えて選びます。F1スコアは両方を同じ重さで扱います。見逃しの被害が大きいなら、再現率を重視する選び方もあります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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