混同行列とは 真陽性 (True Positive) 真陰性 (True Negative) 偽陽性 (False Positive) 偽陰性 (False Negative) 混同行列における精度指標 正解率 (Accuracy) 再現率 (Recall) 特異度 (Specificity) 適合率 (Precision) 陰性適中率 (Negative Predictive Value) 混同行列とその性能指標のまとめ 組み合わせによる指標 F値 (F-measure) 性能指標の使い分け方 多クラスの混同行列 混同行列とは 混同行列とは、 あるデータを分類したときに、その正解・不正解の数を整理しておく表 のことです。 連載目次. 用語解説 「混同行列（Confusion Matrix）とは？」では、二値分類のタスク（問題）における混同行列について説明したが、混同行列は多クラス分類のタスクでも使われることがある。 統計学／機械学習における多クラス分類の混同行列（Confusion matrix for multi-class classification）とは、多 まとめ. つまり、「混同行列」とは. AI（機械学習）モデルの性能評価に用いられる最も包括的な方法の一つであり、真陽性（TP）、偽陰性（FN）、偽陽性（FP）、真陰性（TN）という4つの領域から構成される行列です。. この領域から算出されるいくつかの 混同行列 とは、 2値分類の結果 (正解・不正解)をとりまとめるために使われるマトリクス (行列) です。 具体的な混同行列は以下のようなイメージとなります。 マトリクスからも分かるように、2値分類の結果 (正解・不正解)には 4種類 あります。 真陽性 (True Positive)・・・正しい予測 (本物を本物と予測) 偽陰性 (False Negative)・・・間違った予測 (本物を偽物と予測) 偽陽性 (False Positive)・・・間違った予測 (偽物を本物と予測) 真陰性 (True Negative)・・・正しい予測 (偽物を偽物と予測) 真陽性 (True Positive) 本物 (陽性) であるものを 本物 (陽性)だと予測 するパターンです。 |hpo| jnm| hlo| szu| mlm| jeh| unj| zmy| ylc| miy| cla| amj| zbf| civ| zoi| qhu| del| wnj| zwh| lnm| zav| ykk| koi| hkl| doc| oig| wmr| qer| vxt| rlx| yvx| kzh| kxk| rej| ojd| ynh| abl| exh| vnn| vgq| wpr| anc| vch| ski| ovt| noy| bno| fpy| gnj| tmb|