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。 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)とは、陽性(Positive)/陰性(Negative)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)の分割表で、1行目と2行目の行項目に「正解値×(陽性|陰性)」を、1列目と2列目の列項目に「予測値×(陽性|陰性)」を取る(図1)。※場合によっては、行と列の項目が逆の場合もあり、どちらでもよい。 先ほどは「陽性(Positive)」と表現したが、これは「状態あり」を意味し、機械学習では「正例」と表記される場合がある。また、「陰性(Negative)」は「状態なし」を意味し、「負例」