PR曲線（Precision-Recall Curve）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

PR曲線（Precision-Recall Curve）

PR曲線（Precision-Recall Curve）とは、機械学習や統計モデルの評価に使用されるグラフで、精度（Precision）と再現率（Recall）の関係を視覚的に示すものです。精度は、予測が正しかった中で本当に正しかった割合を示し、再現率は、実際に正しかったものをどれだけ正しく予測できたかを示します。この2つの指標を組み合わせることで、モデルがどの程度うまく分類できているかを評価できます。

PR曲線（Precision-Recall Curve）は特に、データの中に「肯定（Positive）」の数が少ない場合、つまりデータが不均衡な状況で有用です。曲線が左上に近いほど、精度と再現率がともに高い、優れたモデルであることを示します。

PR曲線（Precision-Recall Curve）関連用語

PR曲線（Precision-Recall Curve）に関連する単語は以下の通りです。

PR曲線（Precision-Recall Curve）やさしい解説

PR曲線（Precision-Recall Curve）とは、機械学習やAIがどれだけ正確に仕事をこなしているかを評価するためのグラフです。このグラフでは、「精度」と「再現率」という2つの数字の関係を使って、モデルがどれくらいうまく分類できているかを見ます。

• 精度（Precision）：正しいと予測したものの中で、本当に正しかったものの割合です。たとえば、AIが10個の答えを「正しい」と予測して、そのうち8個が本当に正しければ、精度は80%です。
• 再現率（Recall）：本当に正しいものを、どれくらいしっかり見つけられたかを示します。たとえば、100個の本当の答えのうち80個をAIが正しく見つければ、再現率は80%です。

PR曲線（Precision-Recall Curve）は、これら2つの数字がどう変わるかをグラフにして見えるようにしたものです。このグラフが左上の方にあると、AIがとてもよく働いていることを示します。

例えば、クイズでAIが正解をたくさん当てられるかどうかを見るときに、このグラフを使って評価します。

AI関連の用語集【まとめ】

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