モデル精度 (モデル精度とも呼ばれる) は、データに基づいて予測や意思決定を行う機械学習 (ML) モデルの能力の尺度です。これは、ML モデルのパフォーマンスを評価するために使用される一般的な指標であり、さまざまなモデルのパフォーマンスを比較したり、特定のタスクに対する特定のモデルの有効性を評価したりするために使用できます。

コンピューター ビジョン モデルの精度を測定するにはどうすればよいですか?

機械学習モデルの種類や解決する問題の性質に応じて、モデルの精度を測定するにはさまざまな方法があります。一般的な方法には、分類精度、平均二乗誤差、平均絶対誤差などがあります。

分類精度は、分類タスクのモデル精度の一般的な尺度であり、モデルによって行われた正しい予測の割合として定義されます。通常、正しい予測の数をモデルによって行われた予測の合計数で割ることによって計算されます。

平均二乗誤差 (MSE) と平均絶対誤差 (MAE) は、連続値を予測するために使用される回帰モデルの精度を測定するためによく使用されます。 MSE は予測値と真の値の間の差の二乗の平均として定義され、MAE は予測値と真の値の間の絶対差の平均として定義されます。

これらのメトリクスに加えて、適合率、再現率、F1 スコアなどの他のモデル精度尺度を使用することも一般的であり、これらは不均衡な分類タスクに特に役立ちます。

全体として、モデルの精度は機械学習モデルのパフォーマンスを評価するための重要な指標であり、さまざまなモデルの有効性を評価し、それらのパフォーマンスを比較するために使用されます。

参考文献

【1】https://encord.com/glossary/model-accuracy-definition/