組み込み開発のためのPython · レッスン 137 / 220
混同行列で分類結果を分析する
混同行列は正解ラベルと予測ラベルの組合せ数を示します。クラス不均衡では正解率だけでは性能を判断できないため、適合率や再現率も確認します。
混同行列は正解ラベルと予測ラベルの組合せ数を示します。クラス不均衡では正解率だけでは性能を判断できないため、適合率や再現率も確認します。 仕組みだけでなく、検証方法と運用上の注意も具体例で確認します。
基本の考え方
混同行列は正解ラベルと予測ラベルの組合せ数を示します。クラス不均衡では正解率だけでは性能を判断できないため、適合率や再現率も確認します。
安全に試すための確認
例は学習用データを使うもので、品質を保証する予測器ではありません。実データの欠損、単位、偏り、データ漏えいを確認し、テスト用データを学習中に参照しないでください。
コード例
手元のPython環境に貼り付ける前に、使用しているPythonの版と対象ライブラリの対応を確認してください。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 0, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 1, 0]
print(confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1]))手を動かす課題
誤検出と見逃しのどちらが重大かを決め、それぞれの件数と指標を報告してください。