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全て100%にしたい

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分類において良し悪しを判定する指標について説明します。以前の「「あわてもの」と「ぼんやりもの」の誤り」も併せてご覧ください。

資料はこちら → 評価指標その2

p.1 左上表をご覧ください。実際のデータ予測データにおける異常正常の数がa、b、c及びdであったとします。正解数、適合率、再現率及びF値で評価することができます。算出式を示します。難しい式ではありませんが、分母と分子の適用値が異なります。正解率は実際と予測で正解している割合です。適合率は予測がどれだけ合っているかの割合です。再現率は、どのくらい再現よく予測できているかの指標になります。適合率と再現率はトレードオフの関係にあるため、どちらかの精度を上げると、もう一方の精度が落ちます。この2つのバランスをとる場合はF値を計算します。適合率と再現率の調和平均になります。右上の数字で計算してみました。

p.2 以前説明した偽陽性偽陰性の分布で説明します。左上表をご覧ください。実際の癌患者数、健常者数診断による癌患者数と健常者数の数です。下のグラフのように癌患者の分布健常者の分布が重なっています。水色部が偽陽性ピンク部が偽陰性です。これらの数字を用いて、正解率、適合率、再現率及びF値を算出してみました。この場合は、全て100%にしたいものです。

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