混同行列ってなに

2024年6月8日

混同行列（Confusion Matrix）は、分類モデルの性能を評価するための表形式のツールです。分類モデルが予測したクラスと、実際のクラスの間の関係を示します。混同行列は、二値分類や多クラス分類の問題で使用されます。

混同行列は以下のような形式を取ります。

mathematica
          | 予測 Positive | 予測 Negative |
----------|--------------|--------------|
実際 Positive | True Positive (TP) | False Negative (FN) |
実際 Negative | False Positive (FP) | True Negative (TN) |

各セルの内容は以下のように定義されます。

• True Positive (TP): 実際のクラスが Positive で、モデルが Positive と予測したサンプルの数。
• True Negative (TN): 実際のクラスが Negative で、モデルが Negative と予測したサンプルの数。
• False Positive (FP): 実際のクラスが Negative で、モデルが誤って Positive と予測したサンプルの数（偽陽性）。
• False Negative (FN): 実際のクラスが Positive で、モデルが誤って Negative と予測したサンプルの数（偽陰性）。

混同行列を使用することで、モデルの性能を評価するためのさまざまな指標を計算することができます。例えば、正確度（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコアなどがあります。