精度、再現率、F値

1.はじめに

検索結果や機械学習の結果、正しいものを、正しいと評価しているか。

間違ったものを、間違っていると評価しているか、を評価する。

(1)true positive (TP)

    正しいものを、正しいと評価している

(2)false negative(FN)

   間違ったものを、正しいと評価している

(3)false positive(FP)

 

   正しいものを、間違ったと評価している

(4)true negative(TN)

   間違ったものを、間違ったと評価している

2. 正解率

Accuracy =  ( TP + TN )  /  ( TP + FN+FP+TN )


分子は、正しいもの、分母は、全部です。

3.精度(適合率)

Precision =  TP / (TP + FP)

正しいものと判断したもののうち、どれだけが、正しかったか

4. 再現率

Recall = TP / (TP + FN)


正しいもののうち、どれだけ正しいと判断したか

5．F値

一般に、精度と再現率は、一方を上げると、一方は、下がる傾向にある。


そのため、精度と再現率の調和平均　F値　を評価に用いることもある。


F 値 =  2*Precision*Recall / (Precision + Recall )