F1スコアは、機械学習や統計の分野でモデルの性能を評価するために使われる重要な指標です。本記事では、「F1スコアとは何か」といった基本から、「F1スコアの目安」「精度・再現率との違い」など、初心者の方にも理解しやすいように解説していきます。
F1スコアとは何かをわかりやすく解説
F1スコアとは、**精度（Precision）と再現率（Recall）**の調和平均を取った指標です。精度は「正しく陽性と判断できた割合」、再現率は「陽性をどれだけ見逃さずに検出できたか」を表します。
F1スコアは次の数式で表されます。
F1スコア = 2 × (精度 × 再現率) / (精度 + 再現率)
この数式により、精度と再現率のバランスが取れているかどうかを定量的に測ることができます。
F1スコアが注目される理由
F1スコアが使われる最大の理由は、クラスに偏りがあるデータにおいて、より公平な評価ができることです。
例えば、陽性データが全体の1％しかない場合、精度だけを見ると90％以上のモデルでも実は全く役に立たないことがあります。こうした場合にF1スコアを使うことで、精度と再現率の両方を考慮したより実用的な評価が可能になります。
F1スコアの目安を数値で把握する
F1スコアには明確な「合格点」はありませんが、一般的には以下のように解釈されます。
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0.9以上：非常に高い性能。実用レベルとして申し分ない。
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0.8〜0.9：高性能。多くの実用システムで採用可能。
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0.7〜0.8：十分使える性能だが改善の余地あり。
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0.6〜0.7：用途によっては再検討が必要。
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0.6未満：性能としてはやや不十分。モデルの改善が必要。
ただし、F1スコアの目安はタスクの内容やデータの性質によって変わります。医療やセキュリティのように「見逃しが許されない」場合は、より高いF1スコアが求められます。
F1スコアと精度・再現率との違いを整理する
精度（Precision）、再現率（Recall）、F1スコアの関係を簡単にまとめると以下のようになります。
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精度が高い：誤検出が少ない（偽陽性が少ない）
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再現率が高い：見逃しが少ない（偽陰性が少ない）
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F1スコアが高い：精度と再現率のバランスが良い
あるモデルの性能を評価するには、これらの3つをセットで見るのが理想です。片方だけが高くても、実際の活用場面ではうまく機能しないことがあります。
F1スコアを改善するためのアプローチ
モデルのF1スコアを改善するためには、以下のような手法が有効です。
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データの品質向上：ラベルミスの修正、不均衡データの調整など
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アルゴリズムの最適化：ランダムフォレストやXGBoostなどの手法を比較
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閾値（しきい値）の調整：予測の判断基準を動かすことで精度・再現率のバランスを調整
これらの対策を地道に積み重ねることで、F1スコアの向上につながります。
まとめ
F1スコアとは、精度と再現率のバランスを評価するための重要な指標です。特にクラスに偏りのあるデータを扱う際に効果を発揮します。
F1スコアの目安を正しく理解し、用途に応じた適切な判断ができるようになれば、より信頼性の高いモデルの構築が可能になります。今後の機械学習・AI開発の中でF1スコアを上手に活用していきましょう。
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