真陰性（True Negative：TN）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

真陰性（True Negative：TN）

真陰性（True Negative：TN）とは、機械学習や統計における分類問題で、モデルが「陰性」と予測し、実際にも「陰性」であったケースのことを指します。つまり、モデルが正しく「陰性」と判断した場合を真陰性と呼びます。真陰性は、モデルの予測精度を評価する上で重要な要素の一つです。

例えば、病気の診断モデルを考えた場合、ある患者が実際に病気でなく、モデルもその患者を「病気ではない」と正しく判断した場合、このケースは真陰性となります。真陰性の数は、特異度（Specificity）や精度（Accuracy）など、モデルのパフォーマンス指標に影響を与えます。

以下は、真陰性（True Negative：TN）が関連する評価指標です。

1. 特異度（Specificity）：特異度は、実際に陰性であるデータのうち、どれだけモデルが正確に陰性と予測できたかを示す指標です。特異度は、以下の式で計算されます：

   特異度=真陰性真陰性+偽陽性\text{特異度} = \frac{\text{真陰性}}{\text{真陰性} + \text{偽陽性}}特異度=真陰性+偽陽性真陰性​

   特異度が高いほど、モデルが陰性のデータを正確に判定できることを示します。

2. 精度（Accuracy）：精度は、モデルがどれだけ正確に予測できたかを示す全体的な評価指標で、真陽性と真陰性の割合が高いほど精度が向上します。

真陰性（True Negative：TN）は、特に陰性の予測が重要な分野（例：スパム検出や病気の診断）において、モデルの信頼性や効率性を評価するために不可欠な要素です。

真陰性（True Negative：TN）関連用語

真陰性（True Negative：TN）に関連する単語は以下の通りです。

真陰性（True Negative：TN）やさしい解説

真陰性（True Negative：TN）とは、コンピュータが「いいえ」と判断したことが、実際にも「いいえ」で正しかった場合のことです。

例えば、病気を見つけるコンピュータのプログラムを考えてみましょう。ある人が実際には病気ではなく、コンピュータもその人を「病気じゃない」と正しく判断した場合、この結果が「真陰性」となります。つまり、「病気じゃない」と正しく判定できたということです。

真陰性は、コンピュータがどれだけ正確にデータを判断できているかを評価するのに役立ちます。特に、病気の診断やスパムメールの検出など、陰性を見つけることが重要な場合には、この指標がとても大事です。

AI関連の用語集【まとめ】

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