真陰性

-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。