真陽性（True Positive：TP）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

真陽性（True Positive：TP）

真陽性（True Positive：TP）とは、機械学習や統計における分類問題において、モデルが正しく「陽性」と予測したケースのことを指します。これは、実際に「陽性」であるデータポイントをモデルが「陽性」と正確に予測した場合です。

例えば、病気の診断モデルを考えたとき、ある患者が実際に病気であり、モデルがその患者を「病気である」と正しく診断した場合、このケースが真陽性です。真陽性の数は、モデルの予測精度を評価する際の重要な指標となり、特に感度（Sensitivity）や精度（Precision）といった評価指標の計算に用いられます。

以下は、真陽性がどのように評価に関与するかの例です。

1. 感度（Sensitivity）：真陽性の割合を表し、実際に陽性であるデータポイントをどれだけ正確にモデルが検出できたかを示します。計算式は「真陽性 /（真陽性 + 偽陰性）」です。
2. 精度（Precision）：モデルが陽性と予測した全体のうち、どれだけの割合が実際に陽性であったかを示します。計算式は「真陽性 /（真陽性 + 偽陽性）」です。

真陽性は、特に医療診断やスパム検出など、正確な陽性検出が重要な分野でのモデル評価において重要な役割を果たします。

真陽性（True Positive：TP）関連用語

真陽性（True Positive：TP）に関連する単語は以下の通りです。

真陽性（True Positive：TP）やさしい解説

真陽性（True Positive：TP）とは、コンピュータが何かを「はい」と判断したときに、その判断が正しかった場合のことです。

例えば、病気を検出するコンピュータプログラムを考えてみましょう。ある人が実際に病気で、プログラムもその人を「病気」と判断したら、それが真陽性です。つまり、コンピュータが「正しく病気だと判断できた」ということです。

真陽性は、コンピュータがどれだけ正確に物事を判断できるかを評価するときにとても重要です。たとえば、病気を見つけるプログラムなら、真陽性の数が多いほど、そのプログラムは病気を正確に見つけることができると言えます。

AI関連の用語集【まとめ】

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