偽陰性（False Negative：FN）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

偽陰性（False Negative：FN）

偽陰性（False Negative：FN）とは、機械学習や統計における分類問題で、モデルが「陰性」と予測したが実際には「陽性」であるケースのことを指します。つまり、本来は「陽性」であるべきデータポイントをモデルが誤って「陰性」と予測してしまった場合です。

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るにもかかわらず、モデルがその患者を「病気ではない」と誤って判断した場合、このケースが偽陰性です。偽陰性は、特に医療やセキュリティ分野など、見逃しが重大な結果を招く場合に重要な評価指標となります。

偽陰性は以下のような評価指標に影響を与えます。

1. 感度（Sensitivity）：感度は、実際に陽性であるデータポイントの中で、モデルがどれだけ正確に「陽性」と予測できたかを示します。偽陰性の数が多いと、感度が低下します。計算式は「真陽性 /（真陽性 + 偽陰性）」です。
2. F1スコア（F1 Score）：精度（Precision）と感度（Sensitivity）のバランスを取った指標で、偽陰性が多いとF1スコアも低くなります。

偽陰性は、検出すべきものを見逃すことに繋がるため、特に医療診断や不正検知、スパム検出などのシステムにおいて、その最小化が重要となります。

偽陰性（False Negative：FN）関連用語

偽陰性（False Negative：FN）に関連する単語は以下の通りです。

偽陰性（False Negative：FN）やさしい解説

偽陰性（False Negative：FN）とは、コンピュータが「いいえ」と判断したけれど、実際には「はい」が正しかった場合のことです。

例えば、病気を見つけるプログラムを考えてみましょう。ある人が実際に病気なのに、プログラムがその人を「病気じゃない」と間違って判断してしまったら、それが偽陰性です。つまり、病気を見逃してしまったことになります。

偽陰性が多いと、コンピュータは重要なものを見逃してしまう可能性が高くなります。特に医療や安全に関わる分野では、偽陰性が少ないことがとても大切です。

AI関連の用語集【まとめ】

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