pr-aucとは？初心者向け解説と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

pr-aucとは？

pr-auc とは Precision-Recall 曲線 の下の面積を表す指標です。0 から 1 までの値を取り、値が大きいほどモデルが正しい陽性を多く見つけられていることを意味します。特に陽性クラスが少ないデータセットで有効な指標として知られています。

PRとROCの違い

ROC 曲線は偽陽性率と真陽性率の関係を描くもので、全体の性能を見たいときに便利です。しかしデータが不均衡（陽性が少ない）場合、ROC-AUC が高く出やすく、実際の陽性検出能力を見誤ることがあります。その点、pr-auc は陽性をどれだけ正確に拾えるかを直感的に示してくれます。

pr-auc の計算と解釈

予測モデルは各データ点に対して陽性である確率を出します。閾値を 0 から 1 まで変え、その閾値での precision（適合率）と recall（再現率）を計算します。これらの点を結んで曲線を作り、その曲線の下にある面積を求めます。この面積が pr-auc の値です。値は 0 から 1 の間で、1 に近いほど陽性を高精度で拾えていることを意味します。

実務での使い方

実務では、特に医療や詐欺検出のように陽性が珍しい領域で pr-auc が重宝されます。活用の流れは次のとおりです。

1) モデルが出力する陽性の確率を用意する

2) 実データの正解ラベルとともに precision_recall_curve のような手法で PR 曲線を作成する

3) PR 曲線の下の面積を求める

4) 別のモデルと比較して PR-AUC の値を比較する

実世界の例

例えばある病気の検出モデルでは、病気の人は全体のごく一部しかいません。ここで PR-AUC が高いと、モデルは病気の人を逃さず拾える割合が高いことを示します。逆に偽陽性が多くなると精度が下がり PR-AUC も低くなる傾向があります。

比較表

<th>比較項目

PR-AUC	ROC-AUC
対象データ	陽性クラスが少ないとき有効	データ全体のバランスに敏感
主な利点	陽性を正しく拾う能力を直接反映	全体の性能を概ね評価できる
注意点	不均衡データで有用だが解釈には注意	不均衡データでは過大評価されやすいことがある

注意点とコツ

pr-auc はデータの性質に左右されます。データが極端に不均衡な場合、PR-AUC の改善が必ずしも現場のパフォーマンス向上につながるとは限りません。評価には domain knowledge を合わせて使用しましょう。複数の指標を併用するのが基本です。例えば、PR-AUC と ROC-AUC の両方を確認し、具体的な業務の重要性（偽陰性を減らすべきか、偽陽性を減らすべきか）に合わせて判断します。

まとめ

pr-auc は陽性を重視した評価指標であり、特に不均衡データでは ROC-AUC よりも現実的な性能を示すことが多いです。使い方を理解して、適切なデータと組み合わせることで、モデルの改善点を見つけやすくなります。

pr-aucの同意語

PR-AUC: Precision-Recall曲線の下の面積を表す評価指標。二値分類の性能を評価する際に用いられる。
AUPRC: Area Under the Precision-Recall Curve の略。PR曲線の下の面積を示す指標。
Precision-Recall曲線のAUC: PR曲線の下の面積を意味する評価指標。
PR曲線のAUC: PR曲線の下の面積を表す指標（AUC の一種）。
PR曲線下面積: PR曲線の下面積を指す評価指標。
適合率-再現率曲線のAUC: 適合率（Precision）と再現率（Recall）の曲線の下の面積を表す指標。
適合率-再現率曲線の下面積: 同義の表現。PR曲線の下面積を表す指標。
PRC AUC: PRC は Precision-Recall Curve の略。曲線の下の面積を表す指標。
PRCのAUC: PRC（Precision-Recall Curve）の下の面積を示す指標。
P-R曲線の下の面積: PR曲線の下の面積を表す指標。

pr-aucの対義語・反対語

ROC-AUC: 受信者操作特性曲線の下の面積。PR-AUCとは別の評価指標で、特にクラス不均衡がある場合の挙動が異なることがある。陽性クラスの検出感度と陰性クラスの識別能力を同時に評価する指標として使われるが、PR-AUCと同時に用いると理解が深まることが多い。
Accuracy（正解率）: 全データの中で正しく分類できた割合。データが極端に不均衡だとPR-AUCの解釈と齟齬が生じやすく、片方だけで判断しづらいことがある。
F1-score: 精度と再現率の調和平均。閾値依存性があり、PR-AUCとは別の軸でモデルの性能を評価する指標。陽性をどれだけ正確に検出できるかのバランスを示す。
Precision（適合率）: 予測された陽性のうち、実際に陽性だった割合。PR-AUCと対比して、陽性予測の“信頼性”を評価する指標。
Recall（再現率）: 実際の陽性のうち、モデルが検出できた割合。PR-AUCと合わせて、陽性の取りこぼしを評価する指標。
Specificity（特異度）: 陰性を正しく陰性と判定した割合。陽性クラス中心のPR-AUCとは別の視点で陰性サンプルの識別能力を測る指標。
False Positive Rate（偽陽性率）: 陰性を陽性と誤判定する割合。閾値の影響を受け、PR-AUCの視点とは異なる評価軸を提供する。
ROC曲線: 陽性/陰性の閾値を変化させたときの真陽性率と偽陽性率の関係を表す曲線。PR-AUCとは焦点が異なる評価曲線で、代替指標として使われることがある。

pr-aucの共起語

適合率: モデルが予測した陽性のうち、実際に陽性だった割合。真陽性 / (真陽性 + 偽陽性)
再現率: 実際に陽性のうち、モデルが陽性と予測できた割合。真陽性 / (真陽性 + 偽陰性)
PR曲線: Precision-Recall曲線のこと。横軸を再現率、縦軸を適合率で描くグラフ
AUPRC / PR-AUC: PR曲線の下の面積。全体的な性能を一つの数値で表す指標
面積 (AUC): 曲線下の面積を表す指標の総称。PR曲線にはAUPRC、ROC曲線にはAUROCが用いられる
偽陽性: 陽性と予測したが、実際は陰性
偽陰性: 陰性と予測したが、実際は陽性
真陽性: 陽性と予測し、実際も陽性
真陰性: 陰性と予測し、実際も陰性
閾値（しきい値） / カットオフ値: 陽性と判定する基準となる予測スコアの分岐点。閾値を変えると適合率と再現率が変わる
不均衡データ: 陽性クラスと陰性クラスの数が大きく異なるデータセット。PR-AUCはこの状況で有用になることが多い
二値分類: データが陽性・陰性の2値で判定される分類問題
F1スコア: 適合率と再現率の調和平均。F1 = 2 × (適合率 × 再現率) / (適合率 + 再現率)
微平均 (micro-averaged) PR-AUC: 全データを一つの大きな集合として計算するPR-AUCの方法
マクロ平均 (macro-averaged) PR-AUC: 各クラスのPR-AUCを均等に平均して全体を表す方法
陽性クラス: 評価対象として扱う“陽性”のクラス。関心のイベントを指すことが多い
陰性クラス: 評価対象から外れるクラス。非イベントなど
ROC-AUC との違い: ROC-AUCは全クラスの偽陽性率と真陽性率を用いた指標、PR-AUCは陽性クラスに焦点を当てるため、データの不均衡時に有用性が高い

pr-aucの関連用語

PR-AUC: Precision-Recall曲線の下面積を表す指標。クラス不均衡のときに、モデルがポジティブをどれだけうまく検出できるかを閾値を変えながら評価します。
Precision: 適合率。モデルがポジティブと予測した結果のうち、実際にポジティブだった割合です。
Recall: 再現率。実際にポジティブなもののうち、モデルがポジティブと予測できた割合です。
F1スコア: 適合率と再現率の調和平均。両方をバランスよく評価する指標です。
ROC-AUC: ROC曲線の下面積を表す指標。偽陽性率と真陽性率の関係から全体の性能を評価します。
ROC曲線: 偽陽性率と真陽性率の関係を示す曲線。閾値を変えるとどう性能が変わるかを視覚化します。
PR曲線: Precision-Recall曲線。閾値を変えたときの適合率と再現率の関係を示します。
AUC: Area Under the Curveの略。曲線の下面積を表す指標の総称です。
AUPRC: Area Under the Precision-Recall Curveの略。PR曲線の下面積を指します。
AUROC: Area Under the ROC Curveの略。ROC曲線の下面積を指します。
False Positive Rate: 偽陽性率。実際は陰性なのに陽性と予測した割合です。
True Positive Rate: 真陽性率。実際は陽性で、陽性と予測された割合です。
混同行列: モデルの予測結果を真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性の4つに整理した表です。
閾値: 予測スコアをポジティブ/ネガティブに分類する基準値です。閾値を調整することで Precision や Recall、PR-AUC などの指標が変化します。
クラス不均衡: データ内のクラスの割合が大きく偏っている状態。評価指標の解釈に影響します。
キャリブレーション: 予測確率と実際の発生頻度がどれくらい一致しているかを示す性質。 Calibration が高いほど信頼性が上がります。
Brierスコア: 予測確率の誤差を測る指標。小さいほど予測が実際の頻度に近いと判断します。
クロスバリデーション: データを複数の分割で検証し、モデルの評価を安定させる手法。過学習の防止にも役立ちます。
層化k分割交差検証: Stratified k-fold。クラス分布を保ったままデータを分割して評価します。
マイクロ平均: データ全体で計算した指標を平均化する方法。大きなクラスに引っ張られがちです。
マクロ平均: クラスごとに指標を計算して平均化する方法。少数クラスにも配慮します。
閾値チューニング: 最適な閾値を見つける作業。F1スコアやPR-AUCを最大化することが目的になることが多いです。