<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Metrics on Debimate</title><link>https://debimate.jp/tags/metrics/</link><description>Recent content in Metrics on Debimate</description><image><title>Debimate</title><url>https://debimate.jp/images/default-ogp.jpg</url><link>https://debimate.jp/images/default-ogp.jpg</link></image><generator>Hugo -- 0.161.1</generator><language>ja-jp</language><lastBuildDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://debimate.jp/tags/metrics/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>混同行列・偽陽性/偽陰性・閾値調整</title><link>https://debimate.jp/ml/ml/confusion-matrix/</link><pubDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/ml/ml/confusion-matrix/</guid><description>&lt;p&gt;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。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>ROC-AUC / PR-AUC</title><link>https://debimate.jp/ml/ml/roc-pr-auc/</link><pubDate>Sun, 24 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/ml/ml/roc-pr-auc/</guid><description>&lt;p&gt;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。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>