適合率、再現率、F値は何%以上でよいといえるのか

Question

###聞きたいこと
相関係数は目安として、0.6~0.8で相関有、0.3未満で相関無などの基準があると思います（数字は適当です）。　
機械学習でよく用いられる3指標（適合率、再現率、F値）についても同様の基準はあるのでしょうか。

調べてみると、3指標について何%以上からが良いモデル、といった一般的な基準はないように見受けられます。
その場合、例えば再現率や適合率が80%である時、そのモデルを良いとするかどうかはタスクに応じて変化し、数値（%）の良し悪しは自分で判断する必要があるでしょうか。
再現率や適合率であればまだ数値の解釈はしやすいですが（再現率80%であれば、モデルが正解を正しく正解と予測できる割合が80%と期待できる）、F値は両者のブレンドであり、解釈が難しく、相関係数のような基準がないと解釈に困ってしまわないでしょうか？

Answer 1

それらの指標はモデルを相対的に評価する指標であるため，そのような基準はありません．

Comments

[kurage]

ありがとうございます。相対的な指標ということは、モデルの最終的な能力を説明する指標としては不適ということでしょうか？

[fana]

> 最終的な能力

最終的とは一体いつのこと？
（「結構な期間実用した結果はこんな」とか？）

recall-precision カーブでも示せば（それを示すためのテストサンプルの数や網羅範囲が本当に「十分」であれば），とりあえずは能力の説明と言えるのでは？