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不均衡データ(imbalanced data)におけるモデルを評価する時に、指標としてはマシューズ相関係数(Matthews Correlation Coefficient)とF1_Score使用した方がマシです。今回はMCCとF1_Scoreについて紹介し、さらに両者の違いを比較します。
前回はROC AUCの欠点に関して少し言及しましたが、今回は実装例に基づいて、ROC曲線が不均衡データ(imbalanced data)に対して簡単に0.90+上がってしまうという欠点について説明していきたいと思います。
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