AI用語集

📖

用語

真陽性 (True Positive)

モデルが正しく陽性クラスを予測したケースで、ターゲットクラスに属する観測値を正しく識別したものに対応します。

📖

用語

真陰性 (True Negative)

モデルが正しく陰性クラスを予測したケースで、ターゲットクラスから正しく除外された観測値を表します。

📖

用語

偽陽性 (False Positive)

モデルが誤って陽性クラスを予測するタイプIのエラーで、誤警報または誤って陽性として分類された観測値に対応します。

📖

用語

偽陰性 (False Negative)

モデルが誤って陰性クラスを予測するタイプIIのエラーで、実際に陽性である観測値の検出漏れを表します。

📖

用語

再現率 (Recall/Sensitivity)

モデルがすべての陽性観測値を検出する能力で、TP/(TP+FN)の比率で測定され、ターゲットクラスの検出率を示します。

📖

用語

誤り率 (Error Rate)

モデルによって誤って分類された観測値の割合で、(FP+FN)/(Total)として計算され、全体的なエラーパフォーマンスを表します。

📖

用語

正解率 (Accuracy)

正しい予測の全体的な割合で、(TP+TN)/(Total)として計算され、分類器の全体的な性能を測定します。

📖

用語

バランス正解率 (Balanced Accuracy)

各クラスの再現率の平均で、すべてのクラスに均等な重みを与えることで不均衡なデータセットに適した指標を提供します。

📖

用語

MCC（マシューズ相関係数）

二値観測と予測の間の相関係数で、クラス不均衡な場合でもロバストな指標と見なされる。

📖

用語

適合率-再現率曲線

様々な閾値における適合率と再現率をプロットしたグラフで、不均衡なデータセットでの性能評価に特に有用。