AI資格ドリル

用語比較

適合率と再現率の違い

適合率は、陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合です。再現率は、実際の陽性をどれだけ拾えたかを見る割合です。

G検定では、誤検知を減らしたいのか、見逃しを減らしたいのかを問題文から読むことが重要です。不均衡データでは正解率だけでは不十分な場合があります。

結論

適合率

陽性と予測した中で、本当に陽性だった割合。誤検知を気にする。

再現率

実際の陽性のうち、陽性として拾えた割合。見逃しを気にする。

違いを表で確認

比較軸左側の概念右側の概念
重視する失敗誤検知見逃し
向く場面陽性判定の信頼性を高めたい陽性を漏らしたくない
関連指標PrecisionRecall、F値

試験での見分け方

  • 誤検知を減らしたいなら適合率を重視する。
  • 見逃しを減らしたいなら再現率を重視する。
  • 両方のバランスを見るならF値を使う。

誤答しやすい選択肢

正解率だけで分類器を評価する

修正: 陽性が少ない不均衡データでは適合率・再現率も確認します。

適合率と再現率の分母を混同する

修正: 適合率は予測陽性の中、再現率は実陽性の中、と分母で覚えます。

関連ページで確認する

よくある質問

適合率と再現率はどちらが大事?

目的次第です。誤検知を避けたいなら適合率、見逃しを避けたいなら再現率を重視します。

F値は何を見る指標?

適合率と再現率のバランスを見る指標です。どちらか一方だけでは判断しにくい時に使います。