パフォーマンス指標モデルの汎化能力を測るための評価基準であり、機械学習の結果の品質を判断するために使用されます。
異なるモデルの機能を比較する場合、異なるパフォーマンス尺度を使用すると、モデルの品質の判断は相対的なものとなり、使用されるパフォーマンス尺度によって決まり、パフォーマンス尺度の種類は実際のタスクの要件によって異なります。
一般的なパフォーマンス指標
- 回帰タスクのパフォーマンス測定: 平均二乗誤差
- 分類タスクのパフォーマンス測定: 誤り率と精度、精度率、再現率、F1 測定、受信機動作特性曲線 ROC および AUC (コスト依存の誤り率とコスト曲線)。