概要

• 予測結果列と正解データ列を指定し、差分を検証、精度評価を行います。
• 「モデルで予測値算出」ノードにつなげて活用すると効果を発揮します。

入出力

入力

• データ（予測結果列1列、正解データ列1列）

出力

• データ（精度指標ごとの評価）

サンプル

予測精度を評価する

仕様補足

• 適合率[precision]：ポジティブに分類されたアイテムのうち、実際にポジティブであったアイテムの割合
• 再現率[recall]：本来ポジティブに分類すべきアイテムを、正しくポジティブに分類できたアイテムの割合
• F1-スコア：Precisionと検出率Recallをバランス良く持ち合わせているかを示す指標。0 〜 1 の間の数値で出力され、0 の場合最も悪い評価、1 の場合最も良い評価となる