混同行列

混同行列 : 2 分類 (有る/無し) を区別する AI の判定結果の分類
判定は正しかったのか ?
正解か不正解の区別 ( True/False )
期待しているものを予測したか ?
期待していた予測か否かの区別 ( Positive/Negative )
AI の予想結果が期待していた内容かどうかによって、対応が異る
TP ( True/Positive ) : 期待したものを正しく判定
TN ( True/Negative ) : 期待してないものを正しく判定
FP ( False/Positive ) : 期待したものを間違って判定
FN ( False/Negative ) : 期待していないものを間違って判定
同じ間違った判定でも、FP と FN では意味合いが異る
例 : 癌検診 (癌を見付けたい)
FP : 癌でなかったのに、癌だと予測 [人騒がせだが、真実を知ってホッとする]
FN : 癌だったのに、癌でないと予測 [手遅れになり、人死が...]
例 : マーケットリサーチ (顧客の候補を探したい)
FP : 買う気のない人を顧客と予測 [宣伝しても無駄になる]
FN : 買う気のある人を顧客でない判断 [機会損失だが、現実的な損はない]