2クラスの機械学習モデルの評価値を比較するために、どのような指標を使うべきですか？
2クラスの機械学習モデルを評価する場合、指標としては、正答率（accuracy）、精度（precision）、再現率（recall）、F1スコア（F1 score）などが利用できます。さらに、ROC曲線（Receiver Operating Characteristic）を用いて、モデルの予測性能を評価するのも有効です。正答率は、モデルが正しく分類できている割合を計算する指標で、精度と再現率はそれぞれ予測されたクラスが実際にどれだけ正しいものだったかを測定するものです。F1スコアは精度と再現率の両方を同時に評価する指標で、低い精度または再現率がモデルの評価を悪くします。ROC曲線は、傾向スコアやスケーリングを使って、TPR（True Positive Rate）とFPR（False Positive Rate）をプロットして定量的に評価することができます。