「機械学習 f 値（F1スコア）」という言葉を聞いたことはあっても、正しく説明できる方は意外と少ないのではないでしょうか。精度（Accuracy）や正解率と何が違うのか、どのくらいの数値を目安にすればいいのか、そして再現率や適合率との関係など、最初はややこしく感じる部分が多いです。
私自身も機械学習を学び始めた頃、f値の意味を理解しきれず「正解率が高ければ十分では？」と思っていました。でも、クラス不均衡なデータを扱うときにその考えではうまくいかず、f値の重要性を実感した経験があります。この記事では、そうした悩みを持つ方に向けて、やさしい言葉で徹底的に解説していきます。
さらに、会社員として働きながらバイテック生成AIスクールでMidjourneyやStable Diffusionの使い方を学び、副業で画像素材を販売して収益化に成功した体験談も交えます。AIスキルが本業の武器になった経験から、学びの重要性もお伝えします。
この記事を読むと理解できることは以下の4つです。
- 機械学習におけるf値（F1スコア）の基本と役割
- 精度（Accuracy）との違いや目安の考え方
- 適合率・再現率・f値の計算方法と活用例
- 実務でf1スコアをどう評価・改善するかの具体的な視点
機械学習f値の基本を理解しよう
再現率適合率f値の意味と関係
結論から言うと、f値（F1スコア）は「適合率（Precision）」と「再現率（Recall）」の調和平均です。精度（Accuracy）だけでは判断できないケース、特にクラスの不均衡が大きいデータでは非常に重要な指標になります。
- 適合率（Precision）：モデルが「正」と判定した中で本当に正解だった割合。誤検出が多いと下がります。
- 再現率（Recall）：本来「正」であるもののうち、モデルが正しく拾えた割合。見逃しが多いと下がります。
- f値（F1スコア）：この2つをバランスよくまとめた数値。極端に片方が低いとf値も低くなります。
例えば、がん検診をイメージすると分かりやすいです。誤検出が多いと患者さんに余計な不安を与えますし、見逃しが多いと重大なリスクを見過ごしてしまいます。だからこそバランスを測る指標としてf値が欠かせないのです。
f値計算サイトやツールを使った確認方法
実際にf値を求める方法はいくつかあります。
- Pythonライブラリ（scikit-learn）
from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(y_true, y_pred)
簡単に計算可能です。
- ExcelやGoogleスプレッドシート
混同行列からPrecisionとRecallを計算し、=2*P*R/(P+R)の式でf値を求められます。 - Web上の計算サイト
「f値 計算 サイト」で検索すると、TP・FP・FNを入力すれば自動でf1スコアを算出してくれるツールも見つかります。
特に初心者の方は計算サイトで直感的に体感し、慣れてきたらプログラムで自動化するのがスムーズです。
f1スコア機械学習の実務での使い方
実務では、f1スコアはPI（評価基準）として使われることが多いです。
- 不均衡データ：スパムメールや不正検知など、陽性クラスが少ない場合はAccuracyよりf1スコアが役立ちます。
- モデル比較：複数のモデルを検証する際に「f1スコアが高い方」を採用基準にするケースもあります。
- 閾値調整：確率的に分類するモデルでは、しきい値を調整してPrecisionとRecallのバランスをとり、最適なf1を探します。
要するに、f1スコアは「数字を上げること」が目的ではなく、「業務要件に合った精度を確保すること」がゴールということです。
f1スコア目安はどこまで信じていい？
「どのくらいのf1スコアなら良いのか？」と悩む方は多いですが、正直なところ一律の基準は存在しません。
ただし、目安としてよく使われるラインはあります。
- 探索段階：Baselineから+0.05～0.10程度改善できればOK
- 実務POC段階：0.7以上が一つの目安
- 本番導入：業界やタスクによっては0.8以上を求められることもある
例えば、スパム検知なら0.9近いf1が目指せる一方で、異常検知など希少イベントでは0.5でも価値があることも珍しくありません。
重要なのは数字の大小よりも、どれだけ業務KPIに寄与しているか。ここを見誤らないことが肝心です。
機械学習f値を活用する実務的な視点
機械学習f値ベースラインの考え方
モデルを評価するときには、いきなり高度なアルゴリズムの数値を見るのではなく、ベースライン（基準値）を設定することが大切です。
- 多数派予測：常に出現頻度の高いクラスを予測する。f値はほぼ0になることも多いです。
- ランダム予測：単純に確率的にクラスを割り振る方法。性能の目安を知るのに役立ちます。
- シンプルモデル：ロジスティック回帰や決定木など、シンプルな手法を基準とする。
このような基準と比べて「どれくらい改善したか」を示すことで、モデルの価値がはっきりと伝わります。例えば、ベースラインでf1スコアが0.42だったのに対し、新しいモデルで0.58に改善した場合、「相対的に約38％性能が上がった」と説明できます。これは関係者にとって納得感のある報告になります。
機械学習正解率目安と落とし穴
精度（Accuracy）は分かりやすい指標ですが、必ずしも信頼できるものではありません。特にクラス不均衡のケースでは、高い精度でも実務では役に立たないことがあるのです。
例を挙げると、ある病気の陽性率が1％しかないとします。すべてを「陰性」と予測すればAccuracyは99％になりますが、実際には患者を一人も見つけられていません。このようなケースでは、再現率やf値を使わないと本当の性能は分からないのです。
したがって、正解率は参考程度にし、f値を中心に他の指標とあわせて評価するのが適切です。
機械学習accuracy目安とf値の比較
Accuracyとf値は補完関係にあります。
- Accuracy：全体の正解率を表す。データが均等な場合には有効。
- f値：適合率と再現率を同時に評価する。不均衡データで効果的。
両者を組み合わせて見ることで、モデルが本当に役に立つかどうかが判断できます。報告の場面では「Accuracyとf1スコアをセットで提示する」ことを意識すると、説得力が増します。
適合率再現率f値計算を正しく行うコツ
f値の計算自体はシンプルですが、実務では注意点があります。
- 混同行列を正しく理解すること
- TP（真陽性）、FP（偽陽性）、FN（偽陰性）、TN（真陰性）を混同しないこと。
- 多クラス分類の扱い
- マクロ平均、マイクロ平均、加重平均など、どの平均を取るかで数値が変わります。
- データ分割に注意すること
- 学習データとテストデータが混ざってしまうと、過大評価になりf値が実力以上に高く見えてしまいます。
初心者の方は、まず小さなデータセットで手計算しながら確認し、慣れてきたらPythonなどで自動化するのがおすすめです。これにより、指標の意味が腹落ちしやすくなります。
機械学習f値を改善するための取り組み
データの工夫でf値を伸ばす方法
結論から言うと、データの扱い方がf値改善のカギです。どれだけ高性能なアルゴリズムを使っても、入力するデータが偏っていれば良い結果は出ません。
- データバランス調整
クラス不均衡が強いときは、オーバーサンプリングやアンダーサンプリングを活用します。 - 特徴量の工夫
新しい特徴量を作ることで、PrecisionやRecallが大きく変わることがあります。 - ラベル品質の改善
ノイズの多いラベルはf値を下げます。ラベル付けルールを統一し、誤りを減らすことが大切です。
こうした工夫によって、アルゴリズムを変えなくてもf値が改善するケースは少なくありません。
モデル改善と閾値調整による効果
次に取り組むべきは、モデルと閾値の最適化です。
- 損失関数の調整
クラスに重みをつけることで、少数派クラスのRecallを引き上げられます。 - 閾値調整
デフォルトでは0.5に設定されていることが多いですが、業務要件に合わせて閾値を上下させるとPrecisionとRecallのバランスが改善します。 - アンサンブル学習
複数モデルを組み合わせると、個別モデルの弱点を補い合えるためf値が上がりやすいです。
実務では、単にモデルを変更するよりも「閾値を工夫するだけ」で成果が出ることも多いです。
私の体験談とバイテック生成AIスクールのすすめ
ここで少し、私自身の体験を共有します。私は会社員として働きながら、バイテック生成AIスクールで体系的にAIスキルを学びました。
具体的には、MidjourneyやStable Diffusionといった画像生成AIの使い方や、プロンプト設計、商用利用の知識などを学び、副業として海外のサイトで画像素材を販売し始めました。最初はわずかな収益でしたが、試行錯誤を重ねるうちに月50万円を安定して稼げるようになり、ついには独立を決意できたのです。
この経験を通じて、「正しい学び方を選ぶこと」こそが結果につながる近道だと実感しました。機械学習のf値を理解するのも同じで、独学で迷うよりも、信頼できるスクールで体系的に学ぶ方が圧倒的に速く伸びます。
もし「自分もAIを本業や副業に活かしたい」と考えているなら、私が学んだバイテック生成AIスクールをおすすめします。基礎から応用までしっかりと学べるので、f値の理解だけでなく、実際に収益につながるスキルが身につきますよ。
機械学習f値のまとめと次のステップ
ここまで、機械学習f値（F1スコア）について基本から実務的な活用、さらに改善の方法までお伝えしてきました。最後に要点を整理しておきましょう。
- f値は「適合率（Precision）」と「再現率（Recall）」のバランスを測る指標
- クラス不均衡なデータではAccuracyよりもf値を優先すべき
- 実務ではベースラインと比較して改善幅を示すと説得力がある
- f値の目安は一律ではなく、タスクや業務要件によって異なる
- 改善のカギは「データの質」「閾値調整」「モデル工夫」にある
結局のところ、f値は単なる数字ではなく、業務に直結する意思決定のための指標です。数値の良し悪しだけを追うのではなく、「そのモデルが現場で役立つかどうか」を常に意識して使っていきましょう。
私自身、AIを学ぶ中で「数値を理解する力」が副業や独立の大きな武器になりました。会社員時代にバイテック生成AIスクールで学んだ経験は、今の仕事に確かな自信を与えてくれています。
もしあなたも、f値の理解にとどまらず、AIスキルを実務や副業に活かしてみたいと感じたなら、バイテック生成AIスクールで学ぶことを検討してみてください。基礎から応用まで体系的に学べるので、迷いなくスキルを身につけられます。
AIを「知識」で終わらせず「武器」に変えていきましょう。
参考資料（一次情報）
本記事の指標定義・評価設計の根拠として、以下の一次情報を参照しています。
- （出典：scikit-learn 公式ドキュメント「Metrics and scoring → Classification metrics」）
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#classification-metrics - （出典：Stanford University『Introduction to Information Retrieval』“Evaluation in information retrieval（F-measure, Fβ）”）
https://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/08eval.pdf - （出典：PLoS ONE Saito & Rehmsmeier (2015)「The Precision-Recall Plot Is More Informative than the ROC Plot When Evaluating Binary Classifiers on Imbalanced Datasets」）
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0118432
