こんどうぎょうれつ
分類のモデルの予測と実際の正解の組合せごとに、データの件数を数えた表。2クラス分類では、陽性を正しく陽性とした真陽性(TP)、陰性を誤って陽性とした偽陽性(FP)、陽性を誤って陰性とした偽陰性(FN)、陰性を正しく陰性とした真陰性(TN)の4つのマスになる。ここから正解率、適合率、再現率、F値などを計算できるほか、どのクラスをどのクラスと取り違えやすいかが分かる。
「混同行列」は、1分野の1問の練習問題に出てきます(機械学習の基礎など)。
この用語の分野: 機械学習の基礎
正解：C. 適合率0.90、再現率0.50
適合率(precision)は、陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合で、TP ÷ (TP + FP) = 45 ÷ 50 = 0.90です。再現率(recall)は、実際に陽性のもののうち陽性と予測できた割合で、TP ÷ (TP + FN) = 45 ÷ 90 = 0.50です。このモデルは、陽性と判定したものはほぼ正しいものの、陽性の半分を見逃しています。正解率は (45 + 105) ÷ 200 = 0.75です。
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適合率と再現率 過学習 活性化関数 強化学習 教師あり学習 教師なし学習 k平均法 交差検証 勾配降下法 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)