人工知能と機械学習における混同行列は、モデルの性能を評価するための重要なツールです。このガイドでは、混同行列の基本的な用語や使い方について、初心者にもわかりやすく解説します。
混同行列は、分類問題におけるモデルの性能を視覚的に表現するための表です。二つのクラス（例えば、陽性と陰性）を持つ場合、混同行列は以下の4つの要素から構成されています。
1. 真陽性（True Positive, TP）：モデルが正しく陽性と予測した件数
2. 偽陽性（False Positive, FP）：モデルが誤って陽性と予測した件数
3. 真陰性（True Negative, TN）：モデルが正しく陰性と予測した件数
4. 偽陰性（False Negative, FN）：モデルが誤って陰性と予測した件数
この4つの要素を用いることで、モデルの精度や再現率などの評価指標を計算することができます。
混同行列は通常、2×2の行列として表示されます。以下はその例です。
“`
実際のクラス
陽性 陰性
陽性 TP FP
予測 陰性 FN TN
“`
この表から、モデルがどれだけ正確にクラスを予測できているかを視覚的に確認できます。
混同行列は、単に精度だけではなく、モデルの性能を多角的に評価するために重要です。特に、クラスの不均衡がある場合（例えば、陽性が少ない病気の診断など）、精度だけではモデルの良し悪しを判断することが難しいです。混同行列を使うことで、モデルがどのクラスに対して強いのか、またどのクラスに対して弱いのかを分析できます。
混同行列から得られる情報をもとに、いくつかの重要な評価指標を計算できます。以下に代表的な指標を示します。
– 精度（Accuracy）：全体の正しい予測の割合
[
精度 = frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN}
]
– 再現率（Recall）：実際の陽性の中で、正しく陽性と予測された割合
[
再現率 = frac{TP}{TP + FN}
]
– 適合率（Precision）：陽性と予測された中で、実際に陽性であった割合
[
適合率 = frac{TP}{TP + FP}
]
– F1スコア：再現率と適合率の調和平均
[
F1スコア = 2 times frac{再現率 times 適合率}{再現率 + 適合率}
]
これらの指標を用いることで、モデルの性能をより詳細に理解することができます。
具体的な例を挙げて、混同行列の理解を深めましょう。例えば、ある病気の診断を行うモデルがあるとします。以下のような結果が得られたとします。
– 真陽性（TP）：70
– 偽陽性（FP）：10
– 真陰性（TN）：50
– 偽陰性（FN）：20
この場合、混同行列は次のようになります。
“`
実際のクラス
陽性 陰性
陽性 70 10
予測 陰性 20 50
“`
このデータを用いて、各評価指標を計算して
コメント