真の値は〇で計算値も〇、真の値は×で計算値は×なら、完璧ですが、実際には、〇を×と予測することや、×を〇と予測することもあります。matrix)と呼ばれます。完璧な認識ができる場合、左上と右下だけに数字が入ります。間違える認識になっている場合、左下と右上だけに数字が入ります。「完璧だ」と思いたくなります。片方の時についてはデータがないので、何とも言えません。現実の世界では、真値が片方しかない場合がありますので、注意が必要です。比率の計算による、パターン認識の評価パターン認識では、必ず正しい判定の出る仕組みを作れることは、ふつうはありません。どんなに工夫しても、ある程度は判定を間違えてしまいます。すると、混同行列の右上や左下にも0以外の数字が入って来ます。なって来ると、正解と不正解の比率を計算して評価することになって来ます。簡単な指標が精度です。FN)となっていて、当たったもの比率になります。混同行列から計算する指標は変わって来ます。本当は陽性の人を、「陰性」と判定してしまう割合の、2つの指標を2種類のリスクと考えて、注目します。」と呼ばれているものと考え方は同じです。分割表のデータから求めることが一般的になっています。本当は陽性の人を、「陽性」と判定する割合という、2つの指標に注目する分野もあります。「スクリーニング」と言われますが、精密な方法で調査をする前に、大雑把な方法で、精密な方法が必要かどうかを確認する時に使われる考え方です。スクリーニングでは、本当は陽性の人は100%「陽性」と判定したいです。次に、本当は陰性の人を「陽性」と判定してしまって、精密な調査を受けることはできるだけ避けたいです。「まず、真陽性率はできるだけ大きくしたい。偽陽性率はできるだけ小さくしたい」と考えます。解説では、よく出て来ます。上記のように、偽陽性率は、検定の理論の第1種の誤りに相当します。何かの測定器で測った数字や、何かの計算式で計算した数字が下図だったとします。陽性と陰性の条件を変えた時の結果が、数字になっています。このデータを整理すると、下図のようなグラフになります。条件が陽性の時の方が値が高めですが、陽性と陰性で同じ値になる時もあることがわかります。判定値を3にして、3以下の時に「陰性」と判定することにします。このようにして混同行列を作ると下図になります。判定値が3の時は、本当は陽性の人が陰性と判定される状況が起きていません。判定値を7にすると、混同行列は下図になります。混同行列は判定値で変わることがわかります。判定値が7になると、本当は陽性の人が陰性と判定される状況が起きています。深い分析ができることがあります。「1/2」と、「10/20」は、どちらも0.5ですが、「10/20」から計算された0.5の方が、統計的には信頼できる数字です。信頼性が低い場合は、リスク的に安全な数値の方が望ましいことがあります。理論では、データの数による信頼性を計算に含まれています。ように、「1/2」と「10/20」の違いを考えている理論もあります。文献では、一般的に「1/2」と「10/20」の違いは考えません。ページに予測歩留の計算方法がありますが、これは、リスクも評価してこうした確率を計算する方法です。この計算をする場合は、混同行列に集計する前の、出力値のデータを使います。(=真陽性率)として、適合率・再現率カーブを評価する方法も紹介されています。再現率)で、総合的な指標としては、精度よりも良いそうです。データに偏りがある場合の例があります。ROC曲線とAUCTweet。