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第一種の過誤-第二種の過誤

機械学習の具体的手法 モデルの評価 第一種の過誤-第二種の過誤

第一種の過誤-第二種の過誤

偽陽性、偽陰性という言葉は2値分類問題の評価指標を表す言葉です。

というのもこれらは実際の結果に対して真であるものに対して真であることを示す真陽性、実際に偽であることに対して偽であると示す真陰性、実際に真であるのに対して偽であると示す偽陰性、実際に偽であるのに対して真であると示す偽陽性の4つから構成されます。
また、特に偽陽性を第一種の過誤、偽陰性を第二種の過誤と言います。

クイズ

2値分類問題の評価指標を表す言葉として、第一種の過誤(偽陽性)と第二種の過誤(偽陰性)があるが、これらについて述べた文章において最も適切な選択肢を一つ選べ。 ただし、今回の2値分類問題はインフルエンザの陽性・陰性の分類であると考える。
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    2値分類問題の評価指標を表す言葉は4つあります。今回の例で考えると、一つ目は陽性と予測して実際も予測だった場合の真陽性、二つ目は陽性と予測したが実際は陰性だった偽陽性、3つ目は陰性と予測したが実際は陽性だった偽陰性、4つ目は陰性と予測し、実際も陰性であった真陰性です。よって、正しい文章は選択肢4です。

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