混同行列


概要

混同行列 ( Confusion Matrix ) は分類問題において、学習済みモデルで予測を行った時の正解と不正解の情報を表にまとめたもので以下の図のように表されます。
この表は作成したモデルの性能を評価する際に用いられます。
VARISTA AI ML Knowledge Confusion Matrix 01
この図の場合は、縦が予測結果、横が実際の値の表示となっていますが、逆になっている図もありますが表していることは同じです。

用語の解説

図中に出てくる用語

  • True Positive [ TP ]
    実際に真であるデータを正しく真と予測できた件数
  • False Positive [FP]
    実際には真であるデータを偽と予想してしまった件数
  • False Negative [FN]
    実際には偽であるデータを真と予想してしまった件数
  • True Negative [TN]
    実際に偽であるデータを正しく偽と予測できた件数

この表から、以下の情報を計算することができます。

  • 正解率:Accuracy
    全予測の正解率です。
    Accuracy = ( TP + TN ) / ( TP + FP + TN + FN )
  • 再現率:Recall
    Recall = TP / (TP + FN)
  • 適合率:Precision
    Precision = TP / (TP + FP)
  • 特異率:Specificity
    Specificity = TN / ( FP + TN )

VARISTAでの表示

VARISTAでは学習が完了すると混同行列を自動で表示します。
また、その他のAccuracy, Recallなども自動で計算し表示することができます。
VARISTA AI ML Knowledge Confusion Matrix varista


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