AI

この連載 (Vol.1、Vol.2) を通じて、K-Fold CVから Stratified K-Fold CVへとステップアップし、不均衡データという最大の難敵に対する「信ぴょう性の高い検証の土台」を確立しました。 その成果として、信頼できる平均 F1スコア (0.4000) を手に入れています。 この数値を見て、「何を、どう改善すればこの数値は上がるのだろう？」という疑問が生じるのはごく自然な流れでしょう。 残念ながら、F1スコア単体では、AIモデルが「重要な陽性データを見逃したのか（偽陰性）」、それとも「誤報を出しすぎたのか（偽陽性）」というミスの内訳までは教えてくれません。 この内訳が分からなければ、モデルを改善するための具体的な行動指針を立てることは不可能です。 本記事 Vol.3 では、「混同行列（Confusion Matrix）」というツールを導入することで前述の課題を解決し、連載 (三部作) の最終回とます。

前回の記事（Vol.1）では、AIの汎用性を証明する技術としてK-Fold Cross-Validationをマスターしました。 これで「特定のデータに依存しない、安定した性能」を持つモデルを開発する基礎は固まりました。 しかし、記事の最後で私たちは大きな壁に直面しました。 それは、実際のビジネスで頻繁に遭遇する「不均衡データ」です。 モデルが 99% の正解率を出しても、本当に重要な1%（例：購入顧客、詐欺事例など）を見逃していたとしたら、そのAIは実戦では全く価値がありません。 通常の K-Fold CV は、この重要な 1% を見逃す可能性が高く、さらに「正解率」という評価指標だけでは、その見逃しを見抜くことができません。

前回の記事では、ランダムフォレストのハイパーパラメーターをチューニングし、AIモデルは訓練データで非常に高い精度を叩き出したことでしょう。 この瞬間、AI開発者の卵として大きな達成感を感じられたかもしれません。 しかし、ここでいったん立ち止まって考えてみる必要があります。 その「高精度」は、本当に未知のデータ（実戦）でも通用するでしょうか？ 実は、ハイパーパラメーターを細かく調整すればするほど、モデルは訓練データ内のノイズや例外的なパターンまで完璧に覚えてしまい、「過学習（オーバーフィッティング）」という落とし穴に陥っている可能性があります。 訓練データで正解率99%のモデルが、新しいデータになると途端に使い物にならなくなる ―― これはAI開発で最も避けたい事態のひとつです。 そこで本記事では、「作成したモデルが実戦で通用するか」を客観的かつ厳密に判断するための検証技術を解説します。これは非常に重要な内容であるため、三部作のシリーズとして扱っていきます。 単なる正解率に惑わされず、真の汎用性を証明する「交差検証（Cross-Validation）」と、不均衡データでもモデルの価値を正しく測る「F1スコア」をはじめとする正しい評価指標を学びましょう。

前回記事までで、データ標準化という必須の前処理を学習し、ランダムフォレストという高性能なAIモデルの搭載に成功しました。これにより、AI開発の基本的な土台は完璧に整っています。 しかし、AI開発のプロフェッショナルは、モデルをただ動かすだけでは満足しません。 次のステップは、搭載した高性能なエンジン（モデル）の出力を最大限に引き出すことを目指します。 その鍵を握るのが、AIモデルのハイパーパラメーター（詳細設定）です。 本記事では、AIの性能に劇的な影響を与えるハイパーパラメーターを調整し、AIの力を極限まで引き出すテクニックを実践します。

前回の記事では、ロジスティック回帰というシンプルなモデルを使い、アヤメの品種分類で高い正解率を達成しました。 この「最初の成功体験」は、AI開発の大きな一歩です。 しかし、現実のAI開発では、この「完璧に見える結果」を鵜呑みにせず、より高い汎用性と信頼性を追求することが求められます。 高性能なAIモデルの実現は、単にモデルの訓練時間を長くすることではなく、「モデルの選択」と「データの準備」という2つの要素によって決まります。 この記事では、前回構築した開発環境をそのまま使用し、ロジスティック回帰を「超える」高性能モデルの開発に挑戦します。