---
title: #52 Section８ 分類（５）モデルの分析(2)
tags: 
author: [猫のタロー](https://www.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/GJWZ4RQWJ2.jpg?width=480
description: PyCaretのevaluate_model関数は、1行のコードで21種類もの評価グラフをインタラクティブに表示できる強力なツールです。  ●Hyperparameters ●Threshold ●Precision-Recall ●Prediction Error ●Class Report ●Feature Selection ●Learning Curve  ●Manifold Learning ●Calibration Curve ●Validation Curve ●Dimensions ●Feature Importance Plot ●Decision Boundary ●Lift Chart ●Gain Chart ●Decision Tree  ●KS Statistic Plot  これらの機能は、専門家ではない「シチズンデータサイエンティスト」がモデルを深く理解し、現場で根拠のある提案を行うための強力な武器となります。まさに「習うより慣れろ」を体現する、実戦向けの機能と言えるでしょう。
published: February 06, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/Cat_Taro/ZM6J9G-2026-02-06-140728
---
# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWZ4RQWJ2.jpg)

4th STEP 機械学習
前処理
Section ８
分 類（５）
モデルの分析（２）
Setup
Compare Models
Analyze Model
データサイエンス チュートリアル
Prediction
Save Model
1


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZ12RW273.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数
PyCaretでは、『plot_model関数』を使わなくても、下記の『evaluate_model関数』を使うことで、様々なモデルの評価
を可視化（グラフ化）することができます。
evaluate_model(モデル名)
ここをクリックすると、それぞれの評価を可視化したグラフが現れます
出力は、下記のようになります。
何もしない状態では、『Pipline Plot』が選択され、機械学習モデルを構築
する際にPyCaretが自動的に行った前処理を視覚的に表現しています。
SimpleImputerは欠損値の補完、 CleanColumnNamesはデータセットの列名の整形をしたことを表しています。
データサイエンス チュートリアル
2


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76LVRX6JV.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力
各ボタンをクリックすると、それぞれの評価を可視化したグラフが現れます。下記は、 『plot_model』関数を使って表示させた
グラフですね。
AUC
Feature Importance
Confusion Matrix
データサイエンス チュートリアル
3


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G751D8X5E4.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Hyperparameters
Hyperparameters
パラメーター（Parameter）は、モデルが訓練データから自動的に学習し、調整し
ていく重みやバイアスなどの値です。それに対して、ハイパーパラメータ
（Hyperparameter）は、学習前に人手で設定するアルゴリズムの挙動を制御す
る値です。つまり、パラメータはモデルが学習によって得たもの、ハイパーパラメータはモデ
ルの学習の前に設定するものとなります。
Hyperparametersでは、PyCaretがハイパーパラメータをどのように設定したかを表
示してくれます。
本来、分析者が経験等に基づいて決めるものですが、PyCaretはいい感じに決めてく
れます。
次スライドでハイパーパラメーターの解説をしますが、PyCaretには、このハイパーパラ
メーターをチューニングして一番結果が良いものを選択してくれる機能
（『tune_model』関数）がありますので、こだわって覚える必要はありません。この辺
が、PyCaretは『シチズンデータサイエンティスト』にぴったりな分析環境と言える所以
です。
データサイエンス チュートリアル
4


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J218KXG7R.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
【参考】 ハイパーパラメータの例
C:正則化の強度を制御するパラメータ。値が小さいほど正則
化が強くなり、モデルはより単純になります。過学習を抑制す
るために使用されます。
class_weight:クラスの不均衡を扱うためのパラメータ。クラ
スに重みを付けることで、少数派のクラスを重視した学習がで
きます。
dual:線形SVMにおける最適化問題を、主問題として解くか
双対問題として解くかを指定します。データセットのサイズ
によって、どちらが効率的かが変わります。
fit_intercept:モデルに切片（intercept）を含めるかどう
かを指定します。切片は、特徴量がすべて0の場合の予測
値です。
intercept_scaling:切片の大きさを調整するためのパラ
メータ。solverが&quot;liblinear&quot;の場合に有効です。
l1_ratio:Elastic Net正則化を使用する場合の、L1正則
化とL2正則化の比率を指定します。
max_iter:solverが収束するまでの最大イテレーション数を
指定します。
multi_class:多クラス分類を行う場合の戦略を指定します。
&quot;ovr&quot;（One-vs-Rest）や&quot;multinomial&quot;などがあります。
n_jobs:並列処理に使用するCPUコア数を指定します。-1
を指定すると、すべてのコアを使用します。
penalty:正則化の種類を指定します。&quot;l1&quot;（L1正則化）、
&quot;l2&quot;（L2正則化）、&quot;elasticnet&quot;などがあります。
random_state:乱数シードを指定します。実験の再現性
を確保するために使用します。
solver:最適化アルゴリズムを指定します。&quot;liblinear“、
&quot;lbfgs&quot;、&quot;saga&quot;など、様々なsolverがあります。
tol:収束判定の許容誤差を指定します。
verbose:学習中の詳細な情報を表示するかどうかを指
定します。
warm_start:前の学習結果を初期値として使用するか
どうかを指定します。大規模なデータセットで、段階的に
学習する場合に有効です。
データサイエンス チュートリアル
5


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYZ6N8G7M.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Threshold
『Threshold』は、precision (適合率)、recall (真陽性
率)、f1（F1-score）、および*queue rateの各数値を
縦軸に、識別閾値を横軸にしたグラフを表します。
Threshold
*ある特定の識別閾値において、モデルが positive クラスに分類した
データの割合
各評価指標の値
求められる予測特性に対して、識別閾値をどの程度に設
定すればいいかの検討に利用できます。
点線はf1 scoreが最大になる識別閾値を表していて最適な
F1-scoreは『0.48』となります。
例えば、真陽性率を重視する場合は、閾値を低く設定す
ることで、より多くの陽性データを検出できます。逆に、適合
率を重視する場合は、閾値を高く設定することで、誤って陽
性と予測するデータを減らすことができます。
識別閾値
このグラフの形状からは、閾値を上げると精度が上がる傾向にありますが、再
現率は下がる傾向にあることがわかります。逆に、閾値を下げると再現率は
上がりますが、精度は下がる傾向にあります。また、 F1-scoreは、精度と再
現率のバランスを取った指標であり、このグラフでは閾値が0.4〜0.6付近で
最も高い値を示しています。したがって、このモデルにおいては、この付近の閾
値が全体的な性能のバランスが良い可能性があります。
データサイエンス チュートリアル
6


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN3ZXQ8J8.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Precision-Recall
Precision-Recall
PR曲線
『Precision-Recall』は、適合率を縦軸に、真陽性率を
横軸にしたグラフです。
適合率
正解データ数に偏りがある場合、モデルの性能をより詳細
に把握するのに役立ちます（逆に正解データ数に偏りが
無い場合、 ROC曲線を使うとより正しい評価を得ること
ができます）。
このグラフの形状からは、曲線が右に向かって比較的高い位置を推移して
いるため、このモデルは、多くの閾値において比較的高い適合率と真陽性
率を両立できていると言えます。ただし、再現率が0.6付近までは精度が比
較的高い水準を維持していますが、それ以降は再現率が向上するにつれ
て精度が緩やかに低下しています。
真陽性率
データサイエンス チュートリアル
7


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE99Z8DXE3.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Prediction Error
Prediction Error
『Prediction Error』は、予測数を縦軸に、実際（診
断）クラス（陰性:0、陽性:1）を横軸にしたグラフです。
予測数（積上）
モデルがどのクラスを混同しやすいか、誤分類がどの程度
発生しているかを視覚的に把握するのに役立ちます。
このグラフの形状からは、クラス『1』がクラス『0』に誤分類される傾向が、クラ
ス『0』のデータポイントがクラス『1』に誤分類される傾向よりも顕著である可
能性があることが示唆されます。クラス『0』の予測は比較的良好ですが、ク
ラス『1』の予測には改善の余地があるかもしれません。しかし、クラス『1』の
データ数がクラス『0』よりも少ないために、誤分類の影響がより大きく見えて
いるのかもしれません。
実際のクラス（陰性:0、陽性:1）
データサイエンス チュートリアル
8


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8918397D.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Class Report
Class Report
『Class Report』は、予測数を縦軸（積上）に、各
評価指数を横軸にしたグラフです。
予測数（積上）
各クラスごとにprecision、recall、f1、*supportを確
認し、モデルがどのクラスの予測を得意とし、どのクラスの
予測を苦手としているかを把握します。
*support:実際のデータのn数（サンプル数）を表し
ています。
このグラフの形状からは、全体的に高いPrecision、Recall、F1-score
を示しており、このロジスティック回帰モデルは今回の分類タスクにおいて
良好な性能を発揮していることがわかります。また、クラス『0』の方がクラ
ス『1』よりも、Precision、Recallともに高いという傾向が見られます。ク
ラス『0』のn数がクラス『1』よりも多いため、クラス『1』 の予測にばらつきが
大きいことが推測されます。しかし、通常、陽性と診断される患者数は、
陰性と診断される人よりも少ないことが多いので、このような事はよく見ら
れます。
各評価指標
データサイエンス チュートリアル
9


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELWQRVMJR.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Feature Selection
Feature Selection
『Feature Selection』は、F1-scoreを縦軸に、選択さ
れた特徴量の数を横軸にしたグラフです。
F1-score
特徴量の数を増やしていくにつれて、モデルの性能を表す
指標F1-scoreがどのように変化するかを示しています。
このグラフの形状からは、特徴量の数を増やしていくにつれて、F1-scoreが
最初は大きく向上していることがわかります。これは、モデルが予測に必要な
重要な情報を持つ特徴量を優先的に学習していることを示唆しています。
さらに横軸を右に見ていくと、F1-scoreは、特徴量の数が3〜4個のあたり
でピークに達しているように見えます。この付近の数の特徴量で、モデルは比
較的高い性能を発揮できると考えられます。特徴量の数をさらに増やしてい
くと、F1-scoreの向上は緩やかになるか、わずかに低下する傾向が見られま
す。これは、追加された特徴量がノイズを含んでいたり、モデルの汎化性能を
妨げたりする可能性があることを示唆しています。さらに、影の領域から、特
定の特徴量数におけるモデルの性能のばらつきを確認できます。ばらつきが
小さいほど、その特徴量数でのモデルの性能は安定していると言えます。
選択された特徴量の数
データサイエンス チュートリアル
10


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM91RG6EW.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Learning Curve
Learning Curve
『Learning Curve』は、F1-scoreを縦軸に、学習に使用
したデータセットのn数を横軸にしたグラフです。
このグラフは、モデルの訓練データサイズに対する性能の変
化を示すもので、モデルが適切に学習できているか、過学習
や学習不足に陥っていないかを診断するために役立ちます。
F1-score
●Training Score（学習曲線）
→訓練データセットで評価したモデルの性能の変化を示
す曲線
●Cross Validation Score（検証曲線）
→検証データセット（学習には使用していないデータ）
で評価したモデルの性能の変化を示す曲線
学習に使用したデータセットのn数
このグラフの学習曲線（青色の線）を見ると、データサイズが増加するにつれ
て、比較的早い段階で高い値に達し、その後はわずかに上昇または安定して
いることがわかります。検証曲線（緑色の線）では、データサイズが増加する
につれて向上していますが、学習曲線よりも低い値で推移しています。学習
曲線と検証曲線の間にギャップが見られますが、モデルが訓練データに対して
は高い性能を発揮しているものの、未知の検証データに対してはやや性能が
劣る、つまり過学習の兆候があることを示唆しています。ただし、そのギャップは
それほど大きくはないため、過学習の程度は軽微であると考えられます。
データサイエンス チュートリアル
11


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRGLRZNE9.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Manifold Learning
Manifold Learning
次元削減後の主要成分2
『Manifold Learning』の縦軸、横軸は、高次元データを2
次元に変換して可視化するための次元削減アルゴリズム
t-SNEで算出された主要成分を表しています。点の色はクラ
スラベルを表しており、青色がクラス『0』、緑色がクラス『1』に
対応しています。
データのクラスタリングの傾向や、クラス間の分離度合い を視
覚的に理解するために用いられます。
このグラフの形状から、クラス『0』は比較的凝集性の高い1つの主要なクラス
ターを形成しているのに対し、クラス『1』は複数の小さなサブクラスターに分かれ
ている可能性を見ることができます。全体的に見ると、完全には分離しておら
ず、一部の領域ではクラス『0』とクラス『1』のデータポイントが混在しています。
これは、モデルがこれらの混在した領域のデータポイントを分類する際に、誤分
類を起こしやすい可能性を示唆しています。
次元削減後の主要成分1
データサイエンス チュートリアル
12


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXXWR98EX.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Calibration Curve
Calibration Curve
『Calibration Curve』は、モデルが予測した確率の平均
値をX軸に、その予測確率帯において、実際に陽性クラスで
あった割合をY軸とするグラフです。
実際に陽性クラスであった割合
●青い実線（モデルの較正曲線）
→ モデルが予測した確率と実際の陽性割合を結んだ線
●破線（理想的な較正曲線）
→予測確率と実際の陽性割合が完全に一致する場合
の線（y = x の直線）
分類モデルが予測した確率と、実際にその確率でイベントが
発生した頻度を比較することで、モデルの確率予測の信頼
性（較正度合い） を評価するためのグラフです。
モデルが予測した確率の平均値
このグラフの形状を見ると、グラフの左側の青い実線が点線より低い部分は、
モデルは低い確率で陽性と予測したが、実際はそれよりも陽性の割合が高く
なっています。また、グラフの中央の青い実線が点線より高い部分は、モデルは
低い確率で陽性と予測したが、実際はそれよりも陽性の割合が低くなっていま
す。全体を見ると、モデルの較正曲線が滑らかな曲線ではなく、階段状になっ
ているのは、データセットのサイズが比較的小さいか、モデルの出力する確率の
分解能が低いことが原因かもしれません。
データサイエンス チュートリアル
13


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKWVRPLED.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Validation Curve
『Validation Curve』は、調整しているハイパーパラメータ
の値を横軸に、モデルの性能指標であるF1-score
を縦軸にしたグラフです。
Validation Curve
F1-score
●青い実線（学習曲線）
→訓練データセットで評価したモデルの性能を、ハイパー
パラメータの各値に対して示しています。
●緑の実践（検証曲線）
→検証データセットで評価したモデルの性能を、ハイパー
パラメータの各値に対して示しています。
このグラフは、ハイパーパラメータの調整がモデルの性能にどの
ように影響するか、そして過学習や学習不足に陥るハイパー
パラメータの値を特定するために使用されます。
あるハイパーパラメータの値
このグラフの形状を見ると、学習曲線は検証曲線よりもわずかに高い位置に
ありますが、その差は非常に小さく、過学習の兆候はほとんど見られません。検
証曲線の性能がl1_ratioの値に関わらずほぼ一定であるため、F1スコアの
観点からは、l1_ratioのどの値を選んでもモデルの性能に大きな影響はないと
言えます。
データサイエンス チュートリアル
14


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L731M8X6J5.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Dimensions
『Dimensions』は、調整しているハイパーパラメータの値を
横軸に、モデルの性能指標であるF1-score
を縦軸にしたグラフです。
Dimensions
F1-score
●青い実線（学習曲線）
→訓練データセットで評価したモデルの性能を、ハイパー
パラメータの各値に対して示しています。
●緑の実践（検証曲線）
→検証データセットで評価したモデルの性能を、ハイパー
パラメータの各値に対して示しています。
このグラフは、データセットの特徴量（説明変数）の数と、
ターゲット変数（目的変数）の分布を視覚的に示し、デー
タの基本的な特性を把握するのに役立ちます。しかし、二
項分類では、直線になってしまってあまり役に立ちません。
【極座標】円状のグラフで、中心から放射状に伸びる軸と、円周上の角度でデータ点を表現しています
【角度】各カテゴリに対応する角度の範囲を示しています
【扇形の大きさ】各扇形の中心角の大きさは、そのカテゴリのデータポイントの割合を示しています
【色】各カテゴリは異なる色で塗り分けられています
具体例は、下記の参考を参照してください。
あるハイパーパラメータの値
データサイエンス チュートリアル
【参考】 https://www.scikityb.org/en/latest/api/features/radviz.html
15


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DX6M2MEG.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Feature Importance Plot
Feature Importance Plot
下記のようなグラフが、表示されました…。バグですかね。
ちなみに『Feature Importance』は、下記のようになります。
plot_model(best, plot = ‘feature’)と同
じですね。
データサイエンス チュートリアル
16


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPPYR1QJ8.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Decision Boundary
Decision Boundary
『Decision Boundary』は、モデルの学習に使用した2つ
の特徴量がX軸とY軸になります。通常、最も重要な2つの
特徴量や、ユーザーが指定した2つの特徴量が選ばれます。
特徴量２
●グラフの背景色は、モデルがそれぞれの領域をどのクラスに
予測するかを示しています。
●データセットの各データが、その特徴量の値に基づいて
2次元空間にプロットされています。
●異なるクラスを分離するためにモデルが学習した境界線を
決定境界線（Decision Boundary）と言います。
左図では、黄緑と青の境界線です。
このグラフを見ることにより、モデルがどのように異なるクラスを
区別しているか、その境界線がどのような形状をしているかを
理解することができます。
特徴量１
このグラフの形状を見ると、決定境界が直線であることから、モデルは比較的
単純な線形分離を行っていると言えます。決定境界線によって、大部分の青
色の点（クラス『0』）は黄緑色の領域に、大部分の緑色の点（クラス
『1』）は青緑色の領域に分類されています。しかし、完全に分離できている
わけではなく、境界線の近くや、背景色とは異なる色の点も存在します。
データサイエンス チュートリアル
17


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EV2GRYPEQ.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Lift Chart
『Lift Chart』のX軸は、モデルが「ランダムに選択した場合」に
比べて、どれだけ効率的に目的のクラス（陽性クラス）を識
別できるかを示します。下記の2つの部分から成り立っています。
Lift Chart
①リフトカーブ (Lift Curve)：モデルが予測した陽性クラスの
確信度が高い順にデータを並べ、その中で実際に陽性で
あったケースの割合を示します。
Lift値
②ベースライン (Baseline)：ランダムにデータを選択した場
合のパフォーマンスを示します。通常は、データセット全体の
陽性クラスの割合を示す直線になります。
リフトカーブがベースラインよりも上に位置しているほど、モデル
の予測性能が高いことを意味します。
また、リフトカーブとベースラインの間の面積が大きいほど、モデ
ルの「リフト（持ち上げ効果）」が大きいことを示します。
モデルが陽性と予測した確率の高い順に
累積したサンプルの割合
このグラフの形状は、モデルが両クラスのインスタンスをランダムな選択よりも効
率的に捉える能力を持っていることを示しています。特にクラス『1』において、モ
デルは非常に高いリフト値を達成しており、ターゲットマーケティングや意思決
定において有用である可能性が高いことを示唆しています。
データサイエンス チュートリアル
18


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GR8M9QEL.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Gain Chart
『Gain Chart』は、サンプルの割合をX軸に、累積正解
率をY軸とするグラフです。
Gain Chart
モデルが予測した確信度に基づいて母集団をターゲットに
した場合に、実際にどれだけの陽性クラス（ターゲットとな
る結果）を「獲得」できるかを視覚的に表しています。
累積正解率
【参考】 Lift Chartは、モデルがランダムな選択と比較し
て、どれだけ効率的にターゲットを識別できるかを「比率」
で示します 。Gain Chartは、「どれだけ多くの陽性ケー
スを捕捉できたか」を直接的に示しています。
このグラフの形状は、このモデルが両クラスの陽性インスタンスをランダムな
選択よりも効率的に捉える能力を持っていることを示しています。特にクラ
ス『1』 において、モデルは非常に高い累積ゲインを達成しており、ターゲッ
トマーケティングや意思決定において有用である可能性が高いです。
サンプルの割合（％）
データサイエンス チュートリアル
19


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQV9RWWJP.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 Decision Tree
Decision Tree
エラーメッセージは、「決定木の図を描画しようとしているけど、指定されたものが決定木の図を
描画できるタイプのモデルじゃないよ！」ということを意味しているようです…。バグです！
これが使えないからと言って、致命的ではありませんので、無視していきましょう。
データサイエンス チュートリアル
20


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4MX8K1E1.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
evaluate_model関数の出力 KS Statistic Plot
KS
KS Statistic
Statistic Plot
『KS Statistic Plot』は、確率閾値（次スライド参照）をx軸に、
閾値よりも低い確率で予測されたインスタンスの累積割合をy軸
とするグラフです。
閾値よりも低い確率で予測された
インスタンスの累積割合
このグラフは、モデルが陽性クラスと陰性クラスをどれだけうまく分離
できているかを視覚的に示します。良いモデルであればあるほど、2
つの累積分布曲線の間に大きなギャップ（差）が生じます。
KS統計量は、この2つの累積分布曲線の間の最大垂直距離と
して定義されます。この最大距離が発生するx軸上の点が、モデ
ルのパフォーマンスを最大化する可能性のある最適な分類閾値
（カットオフポイント）になります。
確率閾値
このグラフの形状は、青色の線（クラス『0』）と緑色の線（クラス『1』）は、特に
閾値が低い領域で大きく乖離しています。これは、モデルがクラス『0』とクラス『1』の
インスタンスに対して異なる確率分布を予測していることを示唆しています。また、
KS統計量の値は約0.498であり、これは医学の分野では比較的高い値です。
KS統計量は、モデルが陽性クラスと陰性クラスをどれだけうまく分離できているかの
指標であり、一般的に0.4以上であれば良好な分離とされます。このモデルは、予
測確率に基づいてクラスをかなり明確に区別できていると言えます。
データサイエンス チュートリアル
21


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE18N2X57G.jpg)

4th STEP 機械学習 Section8 分類（5）モデルの分析(2)
【参考】 確率閾値（Probability Threshold）
二項分類は、各データインスタンスに対して、それが陽性クラスに属する確率を予測
します。この確率（『予測確率（prediction_score）』）は通常、0から1の間
の値で表されます。例えば、『この顧客が商品を購入する確率は0.8 (80%)』、『こ
のメールがスパムである確率は0.2 (20%)』といった具合です。
モデルが予測した確率を、あらかじめ設定された確率閾値（Probability
Threshold）と比較します。
■閾値を低く設定した場合:
●モデルが陽性と予測するための基準が緩くなります。
●再現率（Recall）が向上する傾向: 実際に陽性であるインスタンスをより
多く捉えることができます（偽陰性が減ります）。
●精度（Precision）が低下する傾向: モデルが陽性と予測したものが、実際
には陰性である割合が高くなります（偽陽性が増えます）。
●陽性と予測されるインスタンスの数が増えます。
予測確率が閾値以上 の場合、そのインスタンスは陽性クラスに分類されます。
予測確率が閾値未満 の場合、そのインスタンスは陰性クラスに分類されます。
適切な確率閾値の設定は、ビジネスの目標や問題の特性によって非常に重要で
す。
※ 多くの場合、デフォルトのProbability Thresholdは 0.5 に設定されています。
これは、モデルが陽性である確率が50%以上と予測した場合に陽性と判断
するという、直感的な設定です。
■医療診断：病気の見逃し（偽陰性）を最小限に抑えたい場合、再現率を
重視して低い閾値を設定することが考えられます。この場合、誤診（偽陽性）
が増える可能性は許容されます。
Probability Thresholdを調整することで、モデルの予測結果（陽性と陰性のバ
ランス）を意図的に変えることができます。
■スパムフィルタリング：正常なメールをスパムと誤判定する（偽陽性）ことを避け
たい場合、精度を重視して高い閾値を設定することが考えられます。この場合、
一部のスパムメールを見逃す（偽陰性）可能性は許容されます。
■閾値を高く設定した場合
●モデルが陽性と予測するためには、より高い確信度が必要になります。
●精度（Precision）が向上する傾向: モデルが陽性と予測したものが、実際
に陽性である割合が高くなります（偽陽性が減ります）。
●再現率（Recall）が低下する傾向: 実際に陽性であるインスタンスのうち、
モデルが陽性と予測できる割合が低くなります（偽陰性が増えます）。
●陽性と予測されるインスタンスの数が減ります。
■不正検知：不正を見逃したくない（高い再現率）一方で、誤検知による顧客
への影響も考慮する必要があるため、精度とのバランスを考えた閾値設定が
必要です。
データサイエンス チュートリアル
22


