Azure ML発展計算
Azure MLで分類モデルのF1スコアを計算しています。あるクラスについて、適合率(Precision)=0.80、再現率(Recall)=0.60 の場合、F1スコアとして最も近い値はどれか？
A.0.686← 正解
✓ 正解です。F1スコア = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall) = 2 × (0.80 × 0.60) / (0.80 + 0.60) = 2 × 0.48 / 1.40 = 0.96 / 1.40 ≈ 0.686 です。
B.0.700
✗ 誤りです。0.700は適合率と再現率の単純平均（(0.80+0.60)/2=0.70）であり、F1スコアの計算式（調和平均）とは異なります。
C.0.720
✗ 誤りです。0.720は正しいF1スコアの計算結果ではありません。調和平均と算術平均を混同した場合に近い値になります。
D.0.750
✗ 誤りです。0.750は適合率または再現率の数値を誤って代入した場合の誤算であり、正しいF1スコアではありません。
この問題のポイント
F1スコア = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall) = 2 × (0.80 × 0.60) / (0.80 + 0.60) = 2 × 0.48 / 1.40 = 0.96 / 1.40 ≈ 0.686 です。
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