これは明らかに正しい評価結果とは言えません。以下に述べる複数の指標を併用する必要があります。ある曲線の下側の面積をモデルの評価指標とします。Rate)を横軸にとって描画します。TPRはRecallと同じです。誤って正であると予測されたものの割合”を表します。ROCは分類モデルが算出した予測確率値に対し様々な閾値を適用し,その時々のTRRとFPRの値をプロットすることで以下のように描画されます。AUCが大きくなるようなモデルとなります。▶︎AUPRC・・・PR曲線はPrecisionを縦軸、Recallを横軸にとって以下のように描画することができます。ROC-AUCと同様AUCが高いモデルが適当であると言えます。以下の通り、概ね妥当なコードを生成していると考えられます。OpenSMILEは、オーディオ特徴抽出ライブラリであり、音声データからさまざまな特徴を抽出することができます。