タイプ 1 エラー
機械学習では、偽陽性 (FP) とも呼ばれるタイプ 1 エラーは、条件または属性が存在しないときにモデルがその存在を誤って予測した場合に発生します。たとえば、モデルは、実際には正規の電子メールであるにもかかわらず、その電子メールを誤ってスパムとして分類する可能性があります。
タイプ 1 エラーは、機械学習アプリケーションにおいて深刻な問題となる可能性があり、誤検知の結果はコストが高くついたり有害になる可能性があります。たとえば、医療診断では、偽陽性の結果が不必要な医療処置や治療につながる可能性があります。
機械学習におけるタイプ 1 エラーのリスクを軽減するには、いくつかの手法を使用できます。 1 つのアプローチは、モデルの決定しきい値を調整して予測をより保守的にすることです。これは、陽性予測のしきい値を増やすことで実現でき、これにより偽陽性の数が減少しますが、場合によっては偽陽性の数が増加するという犠牲が伴います。
もう 1 つの手法は、トレーニング データ内のクラス分布のバランスを取ることです。データに不均衡なクラス分布が含まれており、あるクラスが別のクラスよりもはるかに一般的である場合、モデルは一般的なクラスを予測する可能性が高く、その結果、一般的ではないクラスの誤検知率が高くなる可能性があります。
全体として、機械学習におけるタイプ 1 エラー率の削減は継続的な課題ですが、正確で信頼性の高いモデルを開発するためには不可欠です。