混同行列計算機
混同行列から精度、適合率、再現率、F1、特異度、MCCを計算します。TP、TN、FP、FNを入力して、すべての主要な分類指標を取得できます。
混同行列計算機の使い方
- 真陽性 (TP) を入力します。
- 真陰性 (TN) を入力します。
- 偽陽性 (FP) を入力します。
- 偽陰性 (FN) を入力します。
- Calculate をクリックしてすべての指標を確認します。
使用例
- •二値分類器の包括的な評価。
- •複数の指標にわたるモデル性能の比較。
- •クラス不均衡がモデル品質に与える影響の診断。
- •MLプロジェクトにおけるモデル評価結果の報告。
計算式
Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN). Precision = TP/(TP+FP). Recall = TP/(TP+FN). F1 = 2PR/(P+R). Specificity = TN/(TN+FP). MCC = (TP×TN−FP×FN)/√((TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN)).
よくある質問
混同行列とは何ですか？
混同行列は、分類器における真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性のカウントを表す表です。
MCCとは何ですか？
Matthews Correlation Coefficient (MCC) は、クラスの不均衡があっても有効なバランスの取れた指標で、-1から+1の範囲をとります。
特異度とは何ですか？
特異度（真陰性率）= TN / (TN + FP) で、モデルが陰性をどの程度正確に識別できるかを示します。