信頼区間
サンプル統計から導き出された、未知の母集団パラメーターの値を含む可能性が高い値の範囲で、AI では不確実性を表現するために使用されます。
Definition
モデルメトリクスの統計的不確実性 (精度、平均誤差など) を定量化します。ポイント推定値ではなく信頼区間を報告することで、利害関係者はモデルの信頼性をより現実的に把握でき、リスクに基づく意思決定を支援できます。多くの場合、ガバナンスポリシーでは、本番環境で使用されるすべての主要業績評価指標について CI の報告が義務付けられています。
Real-World Example
あるクレジットカード詐欺モデルでは、相互検証に基づくと、99.2% の精度と 95% の信頼区間が [98.5%、99.6%] と報告されています。コンプライアンス・チームはそのCIを使用してリスクの閾値を設定し、指標の不確実性を考慮した意思決定を行い、楽観的になりそうな点の見積もりに過度に依存しないようにしています。
.svg)
