混同行列の偏りを定量化できる？

2024年6月8日

はい、混同行列の偏りを定量化するために、さまざまな指標があります。主な指標としては以下が挙げられます。

1. クラスごとのサンプル数（Class Distribution）:
   各クラスのサンプル数の偏りを示す指標です。特に二値分類の場合、各クラスのサンプル数に大きな偏りがあると、モデルの評価に影響を与えることがあります。

2. クラスごとの正確度（Class Accuracy）:
   各クラスの正確度は、そのクラスに属するサンプルが正しく予測された割合を示します。クラスごとの正確度が均等であれば、モデルの性能はバランスが取れています。

3. Kappa統計量（Cohen’s Kappa）:
   Kappa統計量は、クラス間の一致度を測る指標であり、混同行列の偏りを評価するのに役立ちます。Kappa統計量は、モデルの予測が偶然にどの程度一致しているかを示します。

4. 偽陽性率と偽陰性率（False Positive Rate, False Negative Rate）:
   偽陽性率と偽陰性率は、各クラスの誤分類率を示す指標です。特にクラスごとの偽陽性率と偽陰性率が大きく異なる場合、混同行列の偏りがあると言えます。

これらの指標を使用して、混同行列の偏りを定量化し、モデルの性能を適切に評価することができます。