Metrics

混同行列（confusion matrix）は、分類結果を「正解/不正解」と「陽性/陰性」の組み合わせで整理した 2×2 の表である。偽陽性（False Positive, FP）と偽陰性（False Negative, FN）のバランスを見ることで、誤りの種類を把握できる。 ...

ROC-AUC（Receiver Operating Characteristic - Area Under the Curve）と PR-AUC（Precision-Recall - Area Under the Curve）は、二値分類モデルの性能を「閾値に依存せず」 1 つの数で比較するための指標である。両者は同じ予測スコアから計算できるが、不均衡データ（陽性クラスが極端に少ないデータ）における振る舞いが大きく違うため、目的によって使い分ける。 ...