【備忘録】分類モデルの基本的な評価指標（Accuracy / Recall / Precision / F1スコア）まとめ
Qiita / 2026/3/31
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要点
- 分類モデルの基本評価指標として、Accuracy / Recall / Precision / F1スコアを整理し、それぞれ何を重視する指標かを押さえられる内容です。
- RecallとPrecisionは取り違えやすいトレードオフ（見逃しと誤検知）に対応するため、目的に応じて使い分ける観点が示されています。
- Accuracyは分かりやすい一方で、クラス不均衡では意思決定を誤りやすいため補助的に扱う必要があるという趣旨が含まれます。
- F1スコアはPrecisionとRecallのバランスを取る指標として位置づけられ、単一指標で比較したい場面で有用です。
はじめに
分類モデルの評価によく使われる指標（Accuracy / Recall / Precision / F1スコア）について、イメージしづらかったので、備忘録程度にまとめました。まずこれらの指標の土台となる予測結果の4分類（TP/TN/FP/FN）を整理してから、各...
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