【入門者向け】機械学習の分類問題評価指標解説(正解率・適合率・再現率など) - Qiita

分類問題の評価指標の言葉の定義に関するメモです。いつも、やるたびにググって思い出しているので、記憶を定着させるために作りました。さすがにそろそろ 「覚えるぞ」という意思を込めて結構、力を入れました 混合行列(Confusion Matrix)とTP, FP, FN, TN まずは基本の基本から。二値分類の正解・不正解の種類です。 TP(True Positive)、FP(False Positive)、FN(False Negative)、TN(True Negative)の4種類です。 1文字目：T(True)は予測正解、F(False)は予測不正解。 2文字目：Pは予測が正(Positive)、Nは予測が負(Negative) TP、FP、FN、TNのマトリックスを混合行列(Confusion Matrix)と呼びます。下の混合行列で太字部分(TPとTN)は正解です。太字でないFPとF

[reboot_in]

“適合率(Precision) 正予測の正答率、 再現率(Recall) 正に対する正答率 ”

[simakawa]

正解率　適合率　再現率　混合行列