精度指標

精度指標とは、機械学習や統計解析でモデルの性能を定量的に評価するための数値指標です。代表的なものに正解率（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコア、ROC曲線のAUCなどがあります。これらは、モデルがどれだけ正確に予測できるか、誤検知や漏れ検知のバランスを測るために用いられ、特に医療診断や金融リスク判定など、結果の信頼性が重要な分野で不可欠です。精度指標を適切に選択し解釈することで、モデルの改善点を明確にし、実務への応用を最適化できます。