自然言語処理における名詞複合の抽出やその他の分類タスクで使用される評価指標には、真陽性（TP）、偽陽性（FP）、偽陰性（FN）の概念が含まれます。これらの概念を理解することは、モデルの性能を正確に評価する上で非常に重要です。
真陽性（True Positives, TP）
真陽性は、モデルが正しく肯定的な判断を下したケースの数です。つまり、モデルが名詞複合と予測し、その予測が正しい場合にカウントされます。これは、モデルが正確に正しい情報を抽出したことを示します。
偽陽性（False Positives, FP）
偽陽性は、モデルが誤って肯定的な判断を下したケースの数です。モデルが何かを名詞複合と予測したが、実際にはそうではない場合にカウントされます。これは、モデルが誤って無関係または誤った情報を抽出したことを示します。
偽陰性（False Negatives, FN）
偽陰性は、モデルが誤って否定的な判断を下したケースの数です。モデルが何かを名詞複合ではないと予測したが、実際には名詞複合であった場合にカウントされます。これは、モデルが正しい情報を見逃したことを示します。
これらの値を用いて、適合率（Precision）と再現率（Recall）を以下のように計算します：
適合率（Precision）
適合率はモデルが名詞複合と予測した中で、どれだけ正しく予測できたかを示します。
再現率（Recall）
再現率は全ての真の名詞複合の中で、モデルがどれだけ正しく予測できたかを示します。
そして、適合率と再現率の調和平均としてF値が計算されます。
F値（F-measure）
このように、TP、FP、FNは名詞複合抽出の評価において基本的な要素であり、モデルの効果を全面的に理解するために不可欠です。
※F1スコア以外にも、F値の計算で異なる「重み」を使用することができます。これにはF2スコアやF0.5スコアなどがあり、これらは適合率と再現率の相対的な重要性を変えるために使用されます。（詳細は割愛）
なぜ、F値が必要か
適合率だけ、または再現率だけでモデルの性能を評価することは、一定のシナリオでは有用ですが、多くの場合、その評価は不完全であるか、誤解を招く可能性があります。それぞれの指標が単独で持つ制限を理解することが重要です。
適合率のみの使用時の限界
適合率は、モデルが肯定的な判断を下した場合の正確さを測ります。つまり、モデルが名詞複合と予測したものの中で、どれだけが実際に正しいかを示します。しかし、この指標だけでは以下の問題が生じます：
- モデルが非常に保守的に動作する場合：モデルが非常に確信があるケースでのみ名詞複合と判断するよう設計されている場合、適合率は非常に高くなる可能性があります。しかし、この場合、多くの正しい名詞複合が見逃されるため、再現率が非常に低くなります。
再現率のみの使用時の限界
再現率は、正しい名詞複合の全体に対してモデルがどれだけを捉えられたかを測ります。再現率のみを優先すると以下の問題が生じます：
- モデルが過剰に反応する場合：モデルが広範囲にわたって名詞複合と判断するように設計されている場合、再現率は高くなりますが、多くの誤った抽出（偽陽性）が生じるため、適合率が低下します。
適合率と再現率のバランスの重要性
実世界のアプリケーションでは、一般にどちらか一方の指標のみを最適化することは推奨されません。適合率が高いが再現率が低い、またはその逆のモデルは、特定のビジネスや研究のニーズに対して不適切な結果をもたらす可能性があります。例えば、重要な情報を見逃さないことが重要な医療診断システムでは、再現率を優先する必要がありますが、誤った警告が運用コストを増加させる場合は適合率も重要です。
このため、適合率と再現率のバランスを考慮するためにF値が用いられます。F値はこれら二つの指標の調和平均を取ることで、一方が他方を補完するように設計されており、モデルの全体的な性能をより公平に評価することができます。
なぜ、調和平均を使うのか
調和平均は、適合率と再現率のように、その値が相互に依存している変数のバランスを評価する際に特に有用です。自然言語処理やその他の機械学習タスクにおいてF値（F1スコア）の計算で調和平均を使用する理由には、以下のような要因があります：
1. 極端な値の影響を緩和する
調和平均は、数値のセットの中で小さな値に大きな重みを置くため、適合率または再現率のどちらかが極端に低い場合、F値全体が大きく低下します。これにより、一方の指標が他方を過度に補償することを防ぎます。例えば、適合率が非常に高く再現率が非常に低い場合、単純な平均では高い評価が出ますが、調和平均を使用すると評価が厳しくなり、よりバランスの取れた評価が求められます。
2. バランスの取れた性能評価
調和平均は適合率と再現率の両方が高い場合にのみ高い値を示します。これは、モデルが全体的に均等に良好な性能を示している場合にのみ、高い評価を与えることを意味します。適合率と再現率のどちらかが著しく低い場合、その低い値がF値に大きな影響を与えるため、単一の指標に偏った最適化から避けることができます。
3. 適合率と再現率のトレードオフを明確にする
適合率と再現率はしばしばトレードオフの関係にあります。調和平均を用いることで、このトレードオフを数学的に明確に表現できます。F値は、この二つの指標がどのように相互作用しているかを示し、モデルの設計者や評価者に対して、どちらか一方に過度に偏っていないかどうかの判断基準を提供します。
4. 実用的な意思決定ツール
実際のアプリケーションでは、特定のシナリオにおいてバランスの取れたモデルが求められることが多いです。F値を用いることで、適合率と再現率のどちらかを特に優先することなく、総合的な性能が求められる場面において、より有用な意思決定が行えます。
以上のように、調和平均は特定の状況下での数値のバランスを測るための効果的な手段であり、特に適合率と再現率のような相反する性能指標の平衡を評価する際に重要です。
