↑: [[G検定に関する知識]] - 予測と実際の2値から4パターンに分類した行列のこと - 実際:正 予測:正 = [[真陽性]] (TP) - 実際:正 予測:負 = [[偽陰性]] (FN) - 実際:負 予測:正 = [[偽陽性]] (FP) - 実際:負 予測:負 = [[真陰性]] (TN) - [[混同行列]]で計算される式としては次のようなものがある - [[正解率]] $\ = \frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN}$ - [[適合率]] $\ = \frac{TP}{TP + FP}$ - [[再現率]] $\ = \frac{TP}{TP + FN}$ - [[F値]] $= \frac{2 \times \text{適合率} \times \text{再現率}}{\text{適合率} + \text{再現率}}$ - 再現率は「感度」とも呼ぶ。F値は調和平均なので一方が0に近いと全体も低くなる（不均衡データで有効） - AUCは[[ROC曲線]]（横軸FPR・縦軸TPR）の下面積。PR曲線ではなく、1.0が完全識別・0.5がランダム ← ひっかけ - 分類の結果を4つのマスに整理した表。すべての分類指標の基礎 - 真陽性（TP）：正しく陽性と判定 / 偽陰性（FN）：陽性を陰性と判定（見逃し） - cf. [[正解率]], [[適合率]], [[再現率]], [[F値]]