Specificity

「特異度」とは、統計学や機械学習といった分野で、ある出来事が起こっていないことを正しく見抜く力を示す値です。簡単に言うと、実際に何も起きていない時に、それを正しく「何も起きていない」と判断できる割合です。この値は０から１までの範囲で表され、１に近づくほどその力は高いとされます。 例として、病気の診断を考えてみましょう。特異度が高い検査方法というのは、健康な人を誤って病気と診断する、いわゆる「偽陽性」の確率が低いということです。もし、ある検査で特異度が非常に高いと分かっていれば、その検査で陽性が出た場合、実際に病気である可能性が高いと考えられます。逆に特異度が低い検査では、陽性反応が出ても、本当に病気なのかどうかは断言できません。 特異度は、単独で用いるよりも、感度や精度、適合率といった他の指標と合わせて使うことで、モデルの性能を様々な角度から調べることができます。感度は、実際に起きた出来事を正しく捉える力のことです。病気の例で言えば、病気の人を正しく「病気」と診断する割合を示します。精度とは、全体の中で正しく判断できた割合を指します。適合率は、陽性と判断した中で、実際に陽性だった割合を表します。このように、それぞれの指標が異なる側面を表しているので、目的に合わせて適切な指標を選ぶことが大切です。 特異度の活用例は医療診断以外にも数多くあります。例えば、迷惑メールの振り分けの場面。迷惑メールではない普通のメールを正しく「迷惑メールではない」と分類する能力を評価する際に特異度が用いられます。また、クレジットカードの不正利用を見つけるシステムでも、不正利用ではない普通の取引を正しく「不正利用ではない」と判断する能力を評価する指標として使われています。このように特異度は、様々な場面で「何も起きていない」ことを正確に見抜く力を評価するために欠かせない指標と言えるでしょう。