偽陽性-偽陰性
偽陽性-偽陰性
混同行列は2値分類問題において、予測値と実際の値の関係を示す2×2で表現された行列です。
予測値と実際の値の関係によって真陽性(True Positive),偽陽性(False Positive),偽陰性(False Negative),真陰性(True Negative)に分けられます。これらの値を用いた指標として正解率,適合率,再現率,F値などがあり、これらを目的に沿って選択し、適切にモデルを評価する必要があります。
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クイズ
以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
サンプルを陽性（Positive）と陰性（Negative）の2クラスに分ける2値分類を考える。分類問題の性能指標である（ア）は、Positiveと予測されたサンプルのうち、実際にPositiveであったサンプルの割合であり、偽陽性（False Positive, FP）を減らすことを重視する場合に採用することが望ましい。
- 正解を見る
- 解説を見る予測が正の中で実際に正であったものの割合は適合率といい、偽陽性を減らす、つまり予測に対しどれだけ正確かを評価します。再現率とはトレードオフの関係になります。
（参考: G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-2 P143-145)
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