解説

Recall（再現率）はTP / (TP + FN)で定義され、実際の陽性サンプルのうちモデルが正しく陽性と予測できた割合を示します。偽陰性（FN）を減らすことはRecallを向上させることに直結しており、医療診断・不正検知・異常検知など見逃しのコストが高いユースケースで重視されます。RecallとPrecisionはトレードオフの関係にあり、どちらを優先するかはビジネス要件に依存します。 Recallを向上させると偽陽性（FP）が増えてPrecisionが低下するトレードオフが生じます。 Precisionは陽性と予測したサンプルのうち実際に陽性である割合を示し、偽陽性のコストが高いユースケースで重視しますが、偽陰性の削減とは直接対応しません。 MSE（Mean Squared Error）は回帰モデルの予測誤差を測る評価指標であり、二値分類問題の評価には使用しません。 Adjusted R-squaredは回帰分析における決定係数を変数の数で調整した指標であり、分類問題の評価指標ではありません。