混同行列の見方

分類で出てくる「再現率」「適合率」 どっちが何だったかこんがらがる時があるので自分用にメモ。

適合率

機械学習モデルが「Positive」と予想した中で（＝分母）、実際にPositiveだった数（＝分子）の割合。 適合率を優先したい場合、分母である機械学習モデルがPositiveと予想したが、実際はNegativeだったFPの数を減らせば率が上がる。 つまり、厳密性を求めれば適合率が高くなる。あやしいものは排除して、めっちゃ正確に予想したい場合など。

再現率

実際のクラスが「Positive」である中で（＝分母）、どのくらい機械学習モデルがPositiveと予想して当てられた（＝分子）の割合。 再現率を優先したい場合、分母である、機械学習モデルがNegativeと予想したが、実際にPositiveであった数を減らせば率が上がる。 つまり、機械学習モデルがPositiveと予想した数＝それっぽいものは全部True！と判断した数を多くすれば再現率が高くなる。