混同行列 指標計算
真陽性・偽陽性・偽陰性・真陰性の件数から二値分類の5指標を検算します。
予測 陽性予測 陰性実際 陽性真陽性—偽陰性—実際 陰性偽陽性—真陰性—
分類指標
TP、FP、FN、TNを入力して計算してください。
正解率—
- 適合率
- —
- 再現率（感度）
- —
- 特異度
- —
- F1スコア
- —
分母0の指標は未定義のまま示し、0%や100%に置き換えません。
混同行列計算の使い方
陽性クラスを決めた二値分類1回分の件数を使います。モデルの学習や実行はしません。
- TPとFPを入力します。
- FNとTNを入力します。
- 計算します。
- 未定義なら該当分母を確認します。
- 編集で結果を無効化し、クリアで件数を消します。
4件数の意味
TPとTNは陽性・陰性を正しく予測した件数です。FPは陰性を陽性と予測し、FNは陽性を陰性と予測した件数です。
指標の公式
正解率=(TP+TN)/総数、適合率=TP/(TP+FP)、再現率=TP/(TP+FN)、特異度=TN/(TN+FP)、F1=2TP/(2TP+FP+FN)です。
分母0
総数が正でも予測陽性や実陽性・実陰性がない場合があります。その指標は未定義であり、代替値を作りません。
範囲
- 0以上の整数のみです。
- 多クラス平均ではなく二値1クラスです。
- 不均衡データでは複数指標を比べます。
- データ送信・学習・医療解釈はしません。
計算例
TP=40、FP=10、FN=20、TN=30なら、正解率70%、適合率80%、再現率66.67%、特異度75%、F1は72.73%です。
よくある質問
適合率が未定義なのはなぜ？
予測陽性がなくTP+FP=0だからです。
再現率は定義済みの0になりますか？
実陽性が存在して1件も検出できなければ0です。
F1にTNは入りますか？
いいえ。陽性クラスの適合率と再現率をまとめます。
医療検査用ですか？
いいえ。二値分類件数の算術検算だけです。