機械学習に関する用語 F1スコアとは？最良の機械学習モデルを見つけるための指標
F1スコアとは、分類モデルの精度を評価するために使用されるメトリクスです。モデルの「適合率」と「再現率」の調和平均で定義されます。
適合率は、モデルが正しく陽性と予測したサンプルの割合です。再現率は、実際の陽性サンプルのうち、モデルが正しく陽性と予測したサンプルの割合です。F1スコアは、高い適合率と高い再現率の両方を重視するため、モデルの全体的な予測性能を包括的に評価できます。
F1スコア
機械学習に関する用語 
機械学習に関する用語 micro-F1とは？
micro-F1とは、フォーミュラ1の縮小版として考案されたモータースポーツです。車体はフォーミュラ1マシンを模した1/3スケールで、軽量かつ小回りが利きます。レースは通常、屋内または屋外サーキットで行われ、レース距離は短く、激しい近接バトルが展開されます。
機械学習に関する用語 「マイクロ平均」の意味・使い方
-マイクロ平均とは?-
マイクロ平均とは、機械学習における性能評価指標の一種で、予測結果と真のラベルの一致率を個々のデータポイントごとに計算し、その後それらの平均を取る指標です。 これにより、データセット内の各サンプルがモデルのパフォーマンスにどのように影響するかが均等に考慮されます。マイクロ平均は、データセット内のクラス分布に偏りがある場合や、特定のクラスのエラーを検出することが重要な場合に適しています。