第10回 機械学習の評価関数（二値分類用）の基礎を押さえようでは、早速1つずつ説明していこう。今回はこれまでの連載の中でも比較的難しめであるので、理解できない部分があれば時間をかけて何度も読むなどして頑張ってほしい。 二値分類用［基礎編］（Binary classification） 混同行列（Confusion Matrix）について 二値分類の評価関数を理解するには、まずは混同行列（Confusion Matrix）を知っておく必要があるので、最初に説明させてほしい。簡単そうで間違いやすいところなので、冗長になるが例を使って丁寧に説明する。 二値分類の問題に対する学習済みモデルの予測結果を評価して、正解率（何％正解か）を算出することを考えてみよう。二値分類の一方の値が例えば「YES（1.0）」で、もう一方が「NO（0.0）」であるとする（例えばタイタニック号乗客者の生存状況で生存がYES、死亡がNOなど）。予測値がYESのとき、正解値がYESな
