評価結果¶
評価結果を確認できます。
一覧画面¶
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追加ボタン:
評価に遷移します。
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表示数のコントロール:
一覧の表示数をコントロールできます。行数が200を超えると が有効になります。
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お気に入り:
お気に入りを設定できます。チェックボックスにチェックを入れると一覧の先頭に表示されるようになり、使用頻度の高いデータセットを見つけやすくなります。
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名前:
評価実行時に入力した表示名が表示されます。クリックすると詳細画面に遷移します。
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ID:
評価結果のIDが表示されます。 をクリックするとIDをクリップボードにコピーできます。
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作成日時:
評価結果が作成された日時が表示されます。
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AUC-ROC:
AUC-ROCの値が表示されます。
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削除:
をクリックすることで、一覧から削除できます。
詳細画面¶
結果一覧¶
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ボタン:
一覧画面に遷移します。
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評価結果詳細:
評価結果詳細画面に遷移します。
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プロット:
プロット画面に遷移します。
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表示数のコントロール:
一覧の表示数をコントロールできます。行数が20を超えると が有効になります。
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正解ラベル:
評価の際に正常または異常として利用したかを表示します。
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異常度:
予測結果の異常度のスコアが表示されます。異常度のスコアが高い順に表示されます。
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画像:
予測の対象となったデータセットの画像が表示されます。
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ヒートマップ:
予測結果の異常度のヒートマップが表示されます。異常度が高い箇所が明るく表示されます。
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ファイル名:
予測の対象となったデータセットの画像のファイル名が表示されます。
プロット¶
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ボタン:
一覧画面に遷移します。
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評価結果詳細:
評価結果詳細画面に遷移します。
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結果一覧:
結果一覧画面に遷移します。
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頻度分布:
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正常画像の異常度ヒストグラム(縦軸：左)
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異常画像の異常度ヒストグラム(縦軸：右)
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ある異常度を閾値として、画像を異常と判断した時の誤報率と失報率
- 誤報率：正常画像を誤って異常と判断した割合
- 失報率：異常画像を誤って正常と判断した割合
適切な閾値の確認方法
グラフ上にマウスを合わせることで、異常度の閾値とその際の誤報率と失報率が表示されます。失報率が０（あるいは許容される値以下）となる範囲で誤報を最も小さくする閾値を確認することができます。
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ROC曲線:
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異常と判断する値(異常度)を連続的に変化させた際の再現率と偽陽性率の値を表した曲線
- 再現率: 異常画像を正しく異常と判断した割合
- 偽陽性率: 正常画像を誤って異常と判断した割合(誤報率)
AUC-ROC
AUCは0.5~1の値をとり、値が大きいほど性能が高いと言えます。
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表示の操作:
以下のアイコンを選択して、プロット画像をダウンロードしたりプロットの表示を操作したりできます。
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: プロット画像をダウンロードします。画像のファイル形式はpngです。
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: ズームモードです。ドラッグした範囲を拡大できます。
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: パンモードです。ドラッグして表示位置を変更できます。
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: クリックで拡大します。
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: クリックで縮小します。
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: 自動でスケールします。
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: 表示をリセットします。
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: ドラッグして四角で領域を選択します。（ROC曲線のみ）
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: ドラッグして任意の形で領域を選択します。（ROC曲線のみ）
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評価結果詳細¶
