【こんどうぎょうれつ】
混同行列 とは？
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💡 正解と予測を照らし合わせ、当たり方・間違い方を数える表
分類モデルの予測結果を「正解と予測の組み合わせ」で表にまとめたもの。何を正しく当て、何を間違えたかの内訳が一目でわかる。
📌 このページのポイント
ひよこ 混同行列って何で「混同」するの？
ペンギン先生 分類モデルがクラスを取り違えた様子を調べる表だからだよ。「猫を犬と間違えた」だけでなく「猫を猫と正しく当てた」件数も入る。正解と予測の組み合わせを集計するんだ
ひよこ TP・FP・FN・TNってどういう意味？
ペンギン先生 二値分類での4通りだよ。TPは陽性と予測して正解、FPは陽性と予測して不正解。FNは陰性と予測したが実際は陽性、TNは陰性と予測して正解だね。T/Fは予測が合ったか、P/Nは陽性・陰性のどちらと予測したかを表すよ
ひよこ 陽性って、病気の話なの？
ペンギン先生 分類で注目する側を陽性と呼ぶだけで、医療専用の言葉ではないよ。たとえば迷惑メールを陽性と決めれば、普通のメールを迷惑メールと判定するのがFP、迷惑メールを見逃すのがFNになるんだ
ひよこ どのセルが多いと困るの？
ペンギン先生 用途ごとに間違いの影響を考えるんだ。迷惑メールなら見逃しも困るし、大事なメールを迷惑メール扱いするのも困る。正解率だけでなく、FPとFNの内訳や各クラスの件数を確認しよう
ペンギン先生 ひよこ 多クラス分類だとどうなるの？
ペンギン先生 3クラスなら3×3の表になるよ。行と列のクラス順が同じなら対角線が正解、それ以外が取り違え。図やツールによって行・列の向きが違うことがあるので、ラベルを先に確かめよう。クラス別の評価から、調べたい間違いを探せるんだ
📖 おまけ：英語の意味
「Confusion Matrix」 ＝ 混同（誤分類）の行列
💬 モデルが「混同（Confuse）」した結果を整理した行列（Matrix）という意味だよ。Confusionには「混乱」という意味もあるね