【二値分類の評価指標】再現率は見逃さない確率、適合率は誤検出しない確率 - Qiita

そもそも、なぜ正解率だけではダメなの？ 例えば病気の検査で、病気の人が全体の１％しかいない状況で、全員に陰性と診断すると正解率は99％になります。しかし、実際に病気だった人の見逃し率は100%なので良い予測とは言えません。 二値分類の評価では、正解率だけでなく病気の見逃しや誤検出も評価する必要があります。 前提 陽性と陰性は非対称である 二値分類では、積極的に検出したいものを陽性に割り当てることが多いです。検出したいものを陽性に割り当てると、検出の誤りに以下のような意味合いが出てきます。 検出したいのに検出できなかった → 見逃し 陰性なのに検出（陽性と判断）してしまった → 誤り 実問題では、見逃しと誤りの悪影響に差がある場合があります。 病気の検出タスクの場合 病気を見逃すことの悪影響が大きいです。病気を見逃した場合は、本当は病気であることを知る機会を長らく失うことになります。 逆に、