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機械学習の具体的手法

混同行列と評価指標 | JDLA Deep Learning for GENERAL(G検定)

混同行列と評価指標とは

混同行列は予測と実際を真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性に分け、適合率、再現率、F値などを導きます。

具体例

見逃しと誤警報の損失が異なるため、業務目的に沿って指標と閾値を選びます。

もう少し詳しく

この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。
似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか、いつ実施するのか、成果物が何かを比較します。名称だけで結論を出さず、問題文に示された条件へ定義を当てはめることが重要です。

試験でのポイント