混同行列の見方とその指標

混同行列(confusion matrix)とは、機械学習モデルや検査等の性能を示すための方法である。2×2の表に、実際のラベル(病気である・病気でない、など)と機械学習や検査による予測結果(陽性である・陰性である、など)の組み合わせごとに、その数を書き込むことで作成する。 混同行列の書き方・見方 例として、以下のような検査を考える。 A症候群という病気があり、その病気に対する新しい検査キットが開発された。性能評価のために、A症候群の患者100人に実施すると、そのうち90人で陽性、10人で陰性となった。また、健常人1,000人を対象に実施すると、20人で陽性、980人で陰性となった。 この結果を混同行列で表示すると以下のようになる。 検査結果:陽性 検査結果:陰性 A症候群である 90 10 A症候群でない 20 980 この表の各セルには名前がついており、一般化すると以下のようになる。 判定結果(+) 判定結果(ー) 真の状態(+) 真陽性(TP) 偽陰性(FN) 真の状態(-) 偽陽性(FP) 真陰性(TN) 真の状態が(+)で、判定結果も(+) 真陽性(TP:True...
2019年1月4日0 DownloadsDownload