正解率
正解率（Accuracy）とは、機械学習モデルの予測のうち、実際に正しく分類できたデータの割合を示す代表的な評価指標です。全体の中でどれだけ正確に予測できたかを直感的に表せるため、画像分類やテキスト分類など幅広いタスクで活用されます。ただし、データのクラス均衡が偏っている場合にはモデルの性能を正しく評価できない点に注意が必要です。
評価指標のAI用語一覧
2件評価指標に関するAI用語を2件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
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正解率（Accuracy）とは、機械学習モデルの予測のうち、実際に正しく分類できたデータの割合を示す代表的な評価指標です。全体の中でどれだけ正確に予測できたかを直感的に表せるため、画像分類やテキスト分類など幅広いタスクで活用されます。ただし、データのクラス均衡が偏っている場合にはモデルの性能を正しく評価できない点に注意が必要です。
平均絶対誤差（MAE）とは、機械学習の回帰モデルにおいて予測値と実際の値のズレ（誤差）の絶対値を平均した評価指標です。実際の単位と同じ尺度で誤差の大きさを直感的に把握できる特徴があります。外れ値の影響を受けにくく、予測精度を客観的に評価する損失関数や指標として広く利用されています。