偽陽性（False Positive：FP）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

偽陽性（False Positive：FP）

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

例えば、スパムメールを検出するモデルを考えたとき、あるメールが実際にはスパムではないのに、モデルがそのメールを「スパムである」と誤って判断した場合、このケースが偽陽性（False Positive：FP）です。偽陽性（False Positive：FP）は、不要な警告や誤った判定を引き起こすため、特にユーザー体験に影響を与える場合が多いです。

偽陽性（False Positive：FP）は以下のような評価指標に影響を与えます。

1. 精度（Precision）：精度は、モデルが陽性と予測したデータポイントの中で、どれだけ実際に陽性であったかを示します。偽陽性の数が多いと、精度が低下します。計算式は「真陽性 /（真陽性 + 偽陽性）」です。
2. 特異度（Specificity）：特異度は、実際に陰性であるデータポイントの中で、モデルが正しく陰性と予測できた割合を示します。偽陽性の数が多いと、特異度が低下します。

偽陽性（False Positive：FP）が多いと、実際には問題のないデータに対して過剰な反応を示すことになります。これは、医療診断やセキュリティシステムなどでは誤検知につながり、ユーザーに不要な不安を与える可能性があるため、偽陽性の削減が重要です。

偽陽性（False Positive：FP）関連用語

偽陽性（False Positive：FP）に関連する単語は以下の通りです。

偽陽性（False Positive：FP）やさしい解説

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

例えば、スパムメールを見つけるプログラムを考えてみましょう。あるメールが実際にはスパムではないのに、プログラムがそのメールを「スパムだ」と間違って判断してしまったら、それが偽陽性（False Positive：FP）です。つまり、スパムではないメールをスパムと間違えてしまったことになります。

偽陽性（False Positive：FP）が多いと、実際には問題がないのに間違って警告が出てしまうことがあります。これが多すぎると、ユーザーにとって迷惑や不便になることがあります。

AI関連の用語集【まとめ】

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