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機械学習やディープラーニングのモデルの性能を評価する指標として、適合率・再現率があります。 「どっ... 機械学習やディープラーニングのモデルの性能を評価する指標として、適合率・再現率があります。 「どっちがどっちだっけ?」「どうやって計算するんだっけ?」と混乱しやすい、この二つの指標について、この記事を読めば、理解を固めることができます。 この二つの指標の出発点となる混同行列の作り方から、順番にしっかりおさえていきたいと思います。 混同行列の作り方 下準備として、実際と予測を縦軸・横軸に持っていき、それぞれに陽性(Positive)と陰性(Negative)×ばつ2の空き箱を作ります。 ❶ PとNを入力。 これは予測値が陽性(Positive)だったか、陰性(Negative)だったかで見ますので、以下の通り、予測値から矢印を伸びばすイメージで入力します。 ❷ TとFを入力 これは実際と予測があっていたか(True)、違っていたか(False)で見ますので、以下のイメージの通り、✖