モデルの評価指標について解説してみる

概要

作成した判別モデルの評価について説明します。

はじめに

評価には、以下の指標を用いられます。

1. Accuracy（正確度）
   • 正例、負例の重要度が同じ場合
     
2. Recall（再現性）
   • 検出率の精度を重要視する場合
     
3. Precision（適合率）
   • 見落とし率を重要視する場合
     
4. F-measure（F値）
   • ビジネスの要件でRecallとPrecisionのどちらとも言えない場合
     
5. AUC
   • モデルの性能を評価したい場合

【ROCカーブ】

1-4は、混同行列と合わせて確認されます。
5はROC曲線と合わせて確認されます。

不均衡データの場合、
1-4だと正しく評価できないので、5のAUCを用いて評価します。

ビジネスの要件に合わせて、どの指標を使用して評価するかが大切になりますので、
クライアントのビジネスを理解しておく必要があります。

実装

ROC/AUC

irisデータセットを使用した実装例になります。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from scipy import interp
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# Import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Binarize the output
y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])
n_classes = y.shape[1]

# Add noisy features to make the problem harder
random_state = np.random.RandomState(0)
n_samples, n_features = X.shape
X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]

# shuffle and split training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.5,
                                                    random_state=0)

# Learn to predict each class against the other
classifier = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
                                 random_state=random_state))
y_score = classifier.fit(X_train, y_train).decision_function(X_test)

# Compute ROC curve and ROC area for each class
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(n_classes):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

# Compute micro-average ROC curve and ROC area
fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel())
roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"])

プロット

plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr[2], tpr[2], color='darkorange',
         lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc[2])
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

混同行列

scikitlearnとseabornを使ってプロットします。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
#Fit the model
logreg = LogisticRegression(C=1e5)
logreg.fig(X,y)
#Generate predictions with the model using our X values
y_pred = logreg.predict(X)
#Get the confusion matrix
cf_matrix = confusion_matrix(y, y_pred)

#Plot
import seaborn as sns
sns.heatmap(cf_matrix, annot=True)

さいごに

評価指標について解説しました。
よくPrecisionとRecallの計算式がどっちかわからなくなります。