機械学習のF値 F-measure

• 正解率 (精度, accuracy)：正や負と予測したデータのうち，実際にそうであるものの割合
• mathrm: Accuracy={TP+TN} / {TP+FP+TN+FN}
• 適合率 (precision)：正と予測したデータのうち，実際に正であるものの割合
• mathrm: Precision={TP} / {TP+FP}
• 再現率 (recall, 感度, sensitivity)：実際に正であるもののうち，正であると予測されたものの割合
• mathrm: Recall={TP}/{TP+FN}
• 特異度 (specificity)：実際に負であるもののうち，負であると予測されたものの割合
• mathrm: Specificity={TN}/{FP+TN}
• F値 (F尺度, F-measure)：再現率と適合率の調和平均．
• 2 * mathrm: Recall * mathrm: Precision / mathrm: Recall + mathrm: Precision
• ブレイクイブンポイント (breakeven point)： 精度を上昇させると共に，再現率を下降させる，またその逆も可能なパラーメータを調整して，再現率と精度が同じになるとき，そのときの再現率(＝精度)

離陰至陽　為之　数拠之判真

陰　negative
陽　positive