混同行列 (Confusion Matrix) のまとめ

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混同行列は、言葉だけではピンとこないこともあるので、指標についてまとめてみた。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

大きく分けると、Trueは正解で、Falseは間違いだ。

次の表では、分子を太字で緑色にしているので、確認してみよう。

正解率 (Accuracy) = (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)

データを正しく分類できた割合だ。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

不正解率 (Error Rate) = 1 – Accuracy = (FP+FN)/(TP+FP+FN+TN)

データを正しく分類できなかった割合だ。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

適合率 (Precision) = TP/(TP+FP)

見つけたもののうち、それが実際に欲しいものである割合だ。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

再現率 (Recall) = 真陽性率 (True Positive Rate) = TP/(TP+FN)

見つけるべきもののうち、それが実際に欲しいものである割合だ。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

真陰性率 (True Negative Rate) =  TN/(TN+FP)

アラートしてはいけないもののうち、正しく黙っていられた割合だ。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

偽陽性率 (False Positive Rate) = FP/(TN+FP)

アラートしてはいけないもののうち、アラートを出してしまったものの割合だ。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

偽陰性率 (False Negative Rate) = FN/(TP+FN)

アラートすべきもののうち、アラートできなかったものの割合だ。

予測されたクラス
+
実際のクラス + True Positive False Negative
False Positive True Negative

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