モデル評価は、学習したモデルが目的に対してどれだけ妥当に働くかを、定量・定性の両面で確認する工程です。精度が高いかだけでなく、誤り方、予測の確信度、推論コストまで含めて「運用できるか」を判断します。未知データでの再現性を確かめるのが中心です。だからこそ、評価用データの切り方が結果を左右します。
評価指標は、タスクと失敗したときの損失に合わせて選ぶのが基本です。二値分類ならAccuracyだけでなく、適合率・再現率・F1、ROC-AUCやPR-AUC、混同行列、閾値をどこに置くかまで確認すると判断がぶれにくいでしょう。回帰ならMAEやRMSEに加え、外れ値で壊れないか、誤差が特定の層に偏っていないかも見ます。時系列や施策検証では未来情報の混入を避ける分割が必須で、交差検証の設計も含めて評価の前提を固定します。
実運用のモデル評価は、オフラインのスコアだけで終わりません。推論レイテンシ、コスト、説明可能性、バイアス、データ分布の変化への耐性まで評価対象に含め、受け入れ基準を先に決めるのが現実的です。A/Bテストやカナリアリリースでオンライン指標を確認し、性能劣化を検知できる監視とロールバック手順を用意すると、安全に改善サイクルを回せます。
