星期一

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):再現率適合率調和平均
    • 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

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