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適合率・再現率とは?
読み: てきごうりつさいげんりつ英語: Precision and Recall更新日: 2026-06-26
適合率・再現率とは、分類モデルの予測の正しさと、見つけるべき対象をどれだけ拾えたかを見る指標です。
DS検定G検定
関連表記: 適合率 / 再現率 / Precision / Recall / プレシジョン / リコール
試験で問われるポイント
- 適合率は予測した陽性のうち正しい割合、再現率は実際の陽性を拾えた割合です。
- 医療、不正検知、審査などではどちらを重視するかが変わります。
- 正解率だけでは見えない性能差を確認できます。
具体例
不正検知では見逃しを減らすために再現率を重視することがあります。
混同しやすい点
- 適合率と再現率を同じ意味で使う。
- どの指標を重視するかを業務リスクと切り離して決める。
関連問題で復習
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不正検知モデルで「陽性と予測したもののうち、実際に陽性だった割合」を示す評価指標はどれですか。
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金融機関が不正取引の検知モデルを評価する際、見逃し(実際の不正を陽性と判定できないこと)のコストが極めて高いため重視すべき指標はどれですか。
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分類モデルの性能を業務要件に照らして評価したい場合、指標として適切なものを2つ選べ。
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「F1スコア」の説明として、最も適切なものはどれか。
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評価指標の使い方に関する考え方として、誤っているものはどれか。
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「適合率(Precision)」の説明として、最も適切なものはどれか。
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「再現率(Recall)」の説明として、最も適切なものはどれか。
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クラス不均衡データの評価で、単純な正解率だけを見ることの問題点として、最も適切なものはどれか。