適合率（Precision）
適合率（Precision）は、AIや機械学習において、モデルの予測結果の質を評価するための指標の一つです。特に、二値分類問題で使われます。具体的には、モデルが陽性と判断した結果の中で、実際に陽性である割合を示します。
＜計算式＞
Precision=真陽性（TP）真陽性（TP）+偽陽性（FP）\text{Precision} = \frac{\text{真陽性（TP）}}{\text{真陽性（TP）} + \text{偽陽性（FP）}}
- 真陽性（TP）: 実際に陽性で、モデルも陽性と判断した数。
- 偽陽性（FP）: 実際には陰性なのに、モデルが陽性と判断した数。
高い適合率は、モデルが陽性と判断する際に誤りが少ないことを示し、信頼性が高いと評価されます。特に、偽陽性が問題となる場合（例：医療診断など）には重要な指標です。
適合率（Precision）関連用語
適合率（Precision）に関連する単語は以下の通りです。
- 混同行列（Confusion Matrix）
- ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）
- AUC（Area Under the Curve）
適合率（Precision）やさしい解説
適合率（Precision）は、AIが何かを「良い」と判断したとき、その判断がどれだけ正しいかを表すものです。簡単に言うと、「正しい陽性の割合」を示します。
例えば、あなたが友達に「これが美味しいケーキだよ！」と言ったとします。でも、実際にはそのケーキが美味しくなかった場合、それは「偽陽性」です。適合率は、あなたが美味しいと言ったケーキの中で、実際に美味しかったケーキの割合です。
もし10個のケーキのうち8個が本当に美味しかったら、適合率は80%になります。つまり、あなたの判断が正しい確率が高いということです。
このように、適合率はAIが出す「陽性」の判断がどれだけ信頼できるかを測る大事な指標です。
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