第24問
機械学習において、陽性（Positive）と陰性（Negative）のどちらかに分類する二値 分類タスクに対する性能評価を行う際に、次のような混同行列と呼ばれる分割表が 用いられる。 予測 陽性 陰性 実際 陽性 TP（真陽性の件数） FN（偽陰性の件数） 陰性 FP（偽陽性の件数） TN（真陰性の件数） 二値分類タスクに対する評価は、上記のTP、FP、FN、TN から計算される評 価指標を用いて行われる。評価指標に関する以下の①～③の記述とその計算式の組 み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。 ① 正解率とは、全体の件数のうち、陽性と陰性を正しく予測した割合のことである。 ② 適合率とは、陽性と予測した件数のうち、実際も陽性である割合のことである。 ③ 再現率とは、実際に陽性である件数のうち、陽性と予測した割合のことである。
- ア ①： FP ＋FN TP ＋FP ＋FN ＋TN ②： TP TP ＋FP ③： FP TP ＋FN
- イ ①： TP ＋TN TP ＋FP ＋FN ＋TN ②： TP TP ＋FN ③： TP TP ＋FP
- ウ ①： TP ＋TN TP ＋FP ＋FN ＋TN ②： TP TP ＋FP ③： TP TP ＋FN
- エ ①： TP ＋TN TP ＋FP ＋FN ＋TN ②： TP TP ＋TN ③： FP TP ＋FN
- オ ①： TP ＋TN TP ＋FP ＋FN ＋TN ②： TP TP ＋TN ③： TP TP ＋FN
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正解：ウ
解答：ウ
混同行列から各評価指標の計算式を導く。
- ①正解率（Accuracy）：全体のうち正しく予測した割合＝(TP＋TN)／(TP＋FP＋FN＋TN)。
- ②適合率（Precision）：陽性と予測したうち実際も陽性の割合＝TP／(TP＋FP)。
- ③再現率（Recall）：実際に陽性のうち陽性と予測できた割合＝TP／(TP＋FN)。
①＝(TP+TN)/全体、②＝TP/(TP+FP)、③＝TP/(TP+FN) の組み合わせは選択肢ウのみ。他の選択肢は適合率の分母をTP+TNとしたり、再現率の分子をFPとするなど誤り。
よって ウ。