モデル評価（Model Evaluation）
モデル評価（Model Evaluation）とは、機械学習や統計モデルの性能を測定しモデルがどれだけ正確に予測や分類を行っているかを判断するためのプロセスです。モデルの評価（Model Evaluation）は、データの分割やさまざまな評価指標を用いて行われます。評価手法として一般的なのは、データセットを訓練データとテストデータに分割し、テストデータを使ってモデルの性能を測定する方法です。
評価指標には、分類モデルの場合は正解率（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコアなどがあり、回帰モデルの場合は平均二乗誤差（MSE）や決定係数（R²）などが使われます。また、交差検証（Cross Validation）やA/Bテストを用いることで、モデルの汎化性能（未知のデータに対する性能）を評価することもあります。モデル評価は、最適なモデルを選択し、モデルの改善ポイントを見つけるための重要なステップです。
モデル評価（Model Evaluation）関連用語
モデル評価（Model Evaluation）に関連する単語は以下の通りです。
- 交差検証（Cross Validation）
- 正解率（Accuracy）
- 適合率（Precision）
- 再現率（Recall）
モデル評価（Model Evaluation）やさしい解説
モデル評価（Model Evaluation）とは、コンピュータが「ちゃんとできたかどうか」をチェックする方法です。例えば、コンピュータに犬と猫を見分けさせるときに、ちゃんと正しく見分けているかどうかを確認することがモデル評価（Model Evaluation）です。
コンピュータに「勉強させたデータ」とは違うデータを使って、うまく見分けられているか試してみます。このとき、どれくらい正しくできたかを測るために、いくつかのポイントを使います。例えば「全体で何パーセント正しかったか（正解率）」や「うまく見つけられた割合（再現率）」などがそのポイントです。これで、コンピュータがちゃんと学んでいるかどうかがわかります。
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