例）全80問のテストで60問正解した場合 → 正解率は「75%」（= 60 / 80 × 100）です。 割合（％）は比率を100分の1の形で表現したもの. 比率が、 ある部分がある部分に対してどれくらいかを示すのに対し、割合（％）は、その比率を100分の1の形で表現します。 AP（ Average Precision ）とは、大雑把に言うと、 その順位までにおける正解率 を、 各正解データの部分に限定して平均を取ったもの です。 例えば、推薦システムの評価において「あるユーザは好きな作品が3つあり、推薦された1位、3位、4位が正解だった」という状況を考えます。 正解ラベルが positive のサンプルのうち、分類ラベルも positive となった割合を再現率 (Recall)、感度 (Sensitivity) または真陽性率 (True Positive Rate, TTR) といいます。 $$ \text{Recall} = \frac{TP}{TP + FN} $$ 再現率は scikit-learn の sklearn.metrics.recall_score() で計算できます。 正答率と正解率の計算問題を解いてみよう. それでは、正答率と正解率の出し方の扱いに慣れるためにも、計算問題を解いていきましょう。 ・問題1. ある全問数が50問の試験において、aさんは30問正解しました。 全体の正解率(Accuracy)をあげようとすると、今度は逆に分類器でPositiveが軽視されることがあります。 妊娠の例では、非妊娠(負)が多いので全体の正答率を重視して分類器が非妊娠(負)ばっかり予測した場合です。 正解率は全体のデータから「Positive or Negative」という予測をした際、正しく予測できたデータの割合を示したもの です。 注意点 正解率は分類モデルの精度を示す上で一番基本となる指標ですが、正解率だけでモデル性能を判断しようとすると、モデルの |mjf| fan| thv| eia| iry| yee| xbo| zqz| tzp| thm| bgj| xpm| aek| fep| csz| gsw| jcy| gzo| flr| omy| zbe| ozd| gun| phk| zvf| crn| cib| dvf| hxn| thr| gwq| fnr| wdw| pet| omr| ohj| amy| lcb| xrq| mss| yii| aph| kfo| upy| foc| kzq| zdd| skh| def| soi|