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臨床検査技師のためのAI・データサイエンス入門
6．AIモデルの性能評価：再現率，適合率からみる臨床的妥当性と精度改善の戦略
野坂 大喜
1
1国際医療福祉大学 成田保健医療学部
キーワード：
再現率
,
適合率
,
F1スコア
,
学習曲線
,
過学習
Keyword:
再現率
,
適合率
,
F1スコア
,
学習曲線
,
過学習
pp.905-909
発行日 2026年9月15日
Published Date 2026/9/15
DOI https://doi.org/10.32118/mt54090905
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- 1ページ目 Look Inside
「全体正解率」だけではAIモデルの性能を評価できない
これまで2回にわたり，ノンプログラミングツールを用いて画像認識AIモデルを構築し，ResNetのような複雑な構造をもつAIモデルをクラウドツールやローカル環境で開発する方法を解説してきました．しかし，AIが示した推論結果を「全体正解率（total accuracy）」という指標だけで，精度が良い（または悪い）と判断できるでしょうか？ 答えは「否」です．
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