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 )
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