統計学および機械学習の評価指標

統計学および機械学習の評価指標（とうけいがくおよびきかいがくしゅうのひょうかしひょう）では統計学および（教師ありの）機械学習の評価指標について述べる。

回帰に対する評価指標

以下のものがある。観測値を${\displaystyle y=\left\{y_{1},\ y_{2},\ \cdots ,\ y_{N}\right\}}$、推定値を${\displaystyle {\hat {y_{i}}}=\left\{{\hat {y_{1}}},\ {\hat {y_{2}}},\ \cdots ,\ {\hat {y_{N}}}\right\}}$と表す。これらの評価指標は代表的なPythonのオープンソース機械学習ライブラリscikit-learnではmetricsモジュールに実装されており、評価指標を計算する関数を併記する。

ただし、決定係数は上に挙げたものの他に7種類の定義が知られている。

二値分類

混同行列

scikit-learnではmetricsモジュールの「confusion_matrix(y_true, y_pred)」。

各種指標

以下のものがある：

scikit-learnではmetricsモジュールの下記の関数を呼び出すことで計算可能：

• 適合率：precision_score(y_true, y_pred)
• 再現率：recall_score(y_true, y_pred)

脚注