Confusion Matrix
Confusion Matrix
Confusion Matrix（混同行列）とは
ひとことで
分類モデルの結果を「実際の正解」と「予測」の組み合わせで、真陽性（TP）・偽陽性（FP）・偽陰性（FN）・真陰性（TN）の4つに分けて集計した表。適合率や再現率などの評価指標の元になる。
たとえると
健康診断の結果を「本当に病気か」と「検査で陽性と出たか」の2つの軸で4つのマスに振り分けた表のようなものです。どのマスに何人入ったかで、検査の得意・不得意が一目でわかります。
現場ではこう使う
不正取引の検知モデルは正解率99%と報告されていましたが、混同行列で確認すると、不正取引のほとんどを「正常」と予測していたことがわかりました。もともと不正の件数がごくわずかだったためで、チームは正解率だけでなく再現率も評価に加えることにしました。
試験のポイント
EXAM POINTTP・FP・FN・TNの意味と、そこから計算する指標が問われます。正解率（Accuracy）は (TP + TN) ÷ 全体で求めます。陽性と陰性の件数が大きく偏った不均衡データでは、正解率が高くても役に立たないモデルがありうるため、適合率・再現率・F値をあわせて見ることが重要です。
混同しやすい用語との違い
- Precision混同行列から計算する指標の1つで、陽性と予測したもののうちの正解の割合
- ROC Curveしきい値を変えたときの真陽性率と偽陽性率の変化を描いたグラフ。混同行列は1つのしきい値での集計表