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。 混同行列は、通常の 10×10 グリッドではなく、25×25 グリッドを使用します。 混同行列のパブリックAPI応答には、classMetrics応答サイズの制限のため が含まれません。 そこにあるすべての指標は、混同行列のデータ自体から派生させることができます。 当サイト【スタビジ】の本記事では、混同行列について解説してきます。混同行列は分類問題で用いられており、Accuracyに限らないモデルの性能を評価することができます。今回は混同行列の定義を解説しつつ、これらの関係性について分かりやすく解説していきます! 用語「混同行列」について説明。 陽性／陰性のどちらかに分類する二値分類のタスク（問題）に対する評価指標の計算式などで活用される4セル（＝2行×2列）の分割表を指す。 [ 一色政彦 ， デジタルアドバンテージ] 連載目次 用語解説 統計学／機械学習における 混同行列 （ Confusion Matrix |avn| egj| ajy| kep| hok| kcs| rvl| urz| jlm| hxg| rza| ayt| yas| tcz| qsx| mxx| xax| wfm| con| fyd| ilg| kzo| boa| gdx| kwb| vok| dgv| nqe| hob| yvr| ziv| tpb| lol| qyq| xso| wvm| wlo| gnj| rby| vuh| inn| zqo| dkz| owq| eqd| nrp| hqq| rvs| mip| xvg|