混同行列

機械学習を使って分類を行う際、作った模型の良し悪しを測る物差しはいくつかあります。その中でも、混同行列は模型の働きぶりを詳しく知るための大切な道具です。分類とは、例えば迷惑な電子手紙を見分けるように、情報がどの種類に当てはまるかを予想することです。この予想と実際の答えとの組み合わせは、大きく分けて四つの形に分けられます。混同行列は、この四つの形を表形式で分かりやすく示したものです。 具体的には、真陽性(TP)は実際に陽性で、予測も陽性だった数を表します。例えば、本当に迷惑な電子手紙を、模型も迷惑電子手紙だと正しく判断した数です。真陰性(TN)は実際に陰性で、予測も陰性だった数を表します。普通の電子手紙を、模型も普通の電子手紙だと正しく判断した数です。偽陽性(FP)は実際には陰性なのに、陽性だと予測してしまった数を表します。普通の電子手紙を、模型が誤って迷惑電子手紙だと判断した数で、第一種の過誤と呼ばれます。偽陰性(FN)は実際には陽性なのに、陰性だと予測してしまった数を表します。迷惑な電子手紙を、模型が見逃して普通の電子手紙だと判断した数で、第二種の過誤と呼ばれます。 混同行列はこれらの四つの数を表にまとめることで、模型の正確さだけでなく、誤りの種類も明らかにします。例えば偽陽性が多いと、大事な電子手紙を迷惑メールとして処理してしまう可能性が高く、偽陰性が多いと、迷惑な電子手紙が受信箱に届いてしまう可能性が高くなります。このように、混同行列を見ることで、模型の弱点や改善点を把握し、より精度の高い分類を実現するための手がかりを得ることができるのです。どの種類の誤りをより減らすべきかは、扱う問題によって異なります。迷惑電子手紙の例では、偽陰性を減らすことのほうが重要かもしれません。そのため、混同行列は単に模型の正確さを示すだけでなく、目的に合わせて模型を調整する際に役立つ情報も提供してくれるのです。

機械学習を用いて、ものごとをいくつかの種類に分類する問題に取り組む際には、作った予測モデルの良し悪しを確かめる様々な方法があります。その中でも、混同行列は予測結果と実際のデータの関係を詳しく把握できる便利な道具です。例えば迷惑メールを判別するシステムを考えてみましょう。このシステムは、受け取ったメールが迷惑メールかそうでないかを予測します。この予測の正確さを評価するために、混同行列は真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性の４つの要素を使います。これらの要素は、システムの予測と実際のメールの種類の組み合わせから決まります。実際に迷惑メールで、システムも迷惑メールと正しく予測した場合は真陽性です。迷惑メールではないメールを、システムも迷惑メールではないと正しく予測した場合は真陰性です。逆に、迷惑メールではないメールを、システムが間違えて迷惑メールと予測した場合は偽陽性です。これは、安全なメールを誤って迷惑メールフォルダに振り分けてしまうことを意味します。また、実際に迷惑メールであるにもかかわらず、システムが間違えて迷惑メールではないと予測した場合は偽陰性です。これは、迷惑メールが受信箱に届いてしまうことを意味し、見逃すと大変危険です。混同行列はこれらの４つの要素を２行２列の表にまとめたものです。この表を見ることで、モデルの全体的な正確さだけでなく、どのような種類の誤りを犯しやすいのかなど、より詳しい分析ができます。例えば、偽陽性が多ければ、安全なメールを誤って迷惑メールと判断する傾向が強いことが分かります。反対に偽陰性が多ければ、迷惑メールを見逃す危険性が高いことが分かります。このように、混同行列はモデルの性能を多角的に評価することを可能にするのです。