分類問題の性能指標とは？（適合率と再現率）
- 分類問題にはさまざまな性能指標があります。
- （イ）は偽陽性を減らすことを重視する場合に利用され、（ウ）は偽陰性を減らすことを重視する場合に利用されます。
- （イ）は適合率、（ウ）は再現率を表しています。
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統計？に詳しい人、教えてください
分類問題にはさまざまな性能指標がある。ここでは、サンプルを陽性（Positive）と陰性（Negative）の2クラスに分ける2値分類を考える。（ア）は単純にサンプル全体のうち、予測が正解したサンプル数の比を取ったものである。また、偽陽性（False Positive, FP）を減らすことを重視する場合には（イ）を、逆に偽陰性（False Negative, FN）を減らすことを重視する場合には（ウ）を採用することが望ましい。しかし、この両者はトレードオフの関係にあることから、それらの調和平均を取った（エ）が利用されることも多い。 という文章の（イ）と（ウ）に入る単語が分かりません。 どっちかが（適合率）でどっちかが（再現率）なんですが... 教えてくれると嬉しいです。 よろしくお願いします。
- Pyu1205
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(ア)正確度 (イ)適合率=真陽性/(真陽性+偽陽性) (ウ)再現率=真陽性/(真陽性+偽陰性) (エ)F値
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ありがとうございます。