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いけいけ機械学習

統計、機械学習、AIを学んでいきたいと思います。 お役に立てば幸いです。


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 )









四分位数、メジアン、パーセンタイル、ヒンジ

四分位数


昇順のデータを同数に4等分したとき、全体の1/4, 2/4 , 3/4の位置にある

値を四分位数。

順に、第1四分位数、第2四分位数、第3四分位数という。


メジアン


すべてのデータを大きい順に並べた時に、中央に位置する

数字をメジアン(中央値)という。

メジアンは、第2四分位数である。


パーセンタイル


データを100分割した場合のデータの位置をパーセンタイルという。

例えば、第1四分位数は、25パーセントタイル、中央値は、50パーセンタイル。


ヒンジ


下限ヒンジ

メジアン以下のデータのメジアン。

第1四分位数と、近似的に一致。

上限ヒンジ

メジアン以上のデータのメジアン。

第3四分位数と、近似的に一致。

        
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