機械学習に関する用語 AI用語：第一種の過誤・第二種の過誤とは？
第一種の過誤（偽陽性）とは何か？
第一種の過誤は、実際には存在しない事象を予測するときに発生します。言い換えると、実際には存在しない事象に対して「陽性」と判定してしまうことです。この種の過誤は、モデルが真陰性（見逃し）の予測を避けるために偽陽性の予測を行う傾向がある場合に発生します。たとえば、スパムメールのフィルターが正当なメールをスパムとして誤分類する場合、これは第一種の過誤となります。
偽陽性
機械学習に関する用語 
機械学習に関する用語 AI用語「偽陽性」「偽陰性」を理解する
-混同行列とは？-
混同行列は、機械学習モデルの性能評価に用いられる表形式のデータ構造です。真のラベルとモデルによる予測を比較することで、モデルの予測精度を評価します。
混同行列には、以下のように4つのセルがあります。
* -真陽性 (TP)- モデルが正しく陽性と予測した、実際に陽性であるサンプル
* -偽陰性 (FN)- モデルが誤って陰性と予測した、実際に陽性であるサンプル
* -偽陽性 (FP)- モデルが誤って陽性と予測した、実際に陰性であるサンプル
* -真陰性 (TN)- モデルが正しく陰性と予測した、実際に陰性であるサンプル
混同行列を使用することで、モデルの全体的な精度、再現率、特異度など、さまざまな性能指標を計算することができます。これにより、モデルのパフォーマンスを理解し、改善点を特定するのに役立ちます。