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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。

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。
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    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) (参考: G検定公式テキスト 第1版 P107 - 109)

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