評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋

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評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋

機械学習の評価指標に関する辞書。

損失関数〜評価指標〜KPIの関係。評価指標はKPIに沿うように決める。以下が典型例であるが、KPIにあわせて評価指標をカスタムすることを、いくつかの事例で示す。

• 回帰: MAE、MAPE、RMSE、RMSLE、MSE、決定係数R2
• 二値分類: 正解率、マシューズ相関係数、適合率、再現率、FI、G-Mean、ROC-AUC、PR-AUC（Positiveが少ない不均衡データで少ないPositiveを正確に予測したい）、pAUC（Positveを正しく判断したい医療・製造・金融など）
• 多クラス分類: 正解率、適合率、マクロ適合率、加重平均適合率、ミクロ再現率、マクロ再現率、加重平均再現率、FI、ミクロFI、マクロFI、加重平均FI、ミクロROC-AUC、マクロROC-AUC