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title: "F1スコア"
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category: "dx"
updated_at: "2025-12-10"
description: "F1スコアに関する用語"
tags:
- F1スコア
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## F1スコアとは？
## 意味・定義
F1スコアは、機械学習やデータ分析におけるモデルの性能を評価するための指標です。特に、分類問題で使用され、精度（Precision）と再現率（Recall）の調和平均として計算されます。精度は、モデルが正しく予測した正例の割合を示し、再現率は、実際に正例であるものをどれだけ正しく予測できたかを示します。F1スコアは、これら二つのバランスを考慮し、0から1までの値を取り、1に近いほどモデルの性能が優れていることを示します。
## 目的・背景
F1スコアは、特にデータが不均衡な場合に有用です。例えば、偽陽性や偽陰性の数が大きく異なる場合、精度や再現率だけではモデルの性能を十分に評価できません。F1スコアは、このようなバランスの取れた評価を提供するために生まれました。従って、モデル評価時に一方に偏った指標に頼らず、全体的なパフォーマンスを測ることができる手段として利用されます。
## 使い方・具体例
- 機械学習モデルの評価時に、精度と再現率のバランスを取るためにF1スコアを用いる。
- データが不均衡な分類タスクで、モデルの予測能力を総合的に評価する指標として使用する。
- モデルの改善を行う際に、過去のF1スコアと比較して、調整結果の効果を確認する。
- 複数のモデルを比較する際に、F1スコアを基準にして最適なモデルを選定する。
- モデルのハイパーパラメータ調整時に、F1スコアを指標として最適化を図る。
## 関連用語
この用語と一緒によく出てくる・あわせて押さえておきたい用語です。
- [精度](/search-dx/)
- [再現率](/recall/)
- [混同行列](/confusion/)
- [ROC曲線](/roc-curve/)
- [AUC](/auc/)
- 真陽性率（TPR）
## まとめ
- F1スコアは精度と再現率の調和平均で、分類モデルの評価に用いる。
- データが不均衡な場合に、モデルの性能を総合的に評価する手段として重要である。
- モデルの選定や改善の際に、客観的な基準を提供する。
## 現場メモ
F1スコアを使う際の一般的な課題として、精度や再現率に偏った評価を避けるため、常に全体的なバランスを見ることが求められます。特に現場では、モデルの性能に対する過信を防ぐため、F1スコアだけでなく、他の指標も併用して多角的に評価することが重要です。また、導入時には、F1スコアの計算方法を正しく理解し、適切に設定することが成功の鍵となります。F1スコア
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