混同行列の指標計算
陽性クラスを明示した件数表から、適合率、再現率、特異度、F1、正解率、均衡正解率、MCCを求めます。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
二項分類の各指標に適切な実際の/予測されたマージンを使用し、未定義のゼロ分母を保持する。
F1=2TP/(2TP+FP+FN); MCC=(TP×TN−FP×FN)/√[(TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN)]
計算例
TP=40, FP=10, FN=5, TN=45 は精度 85% 、精度 80% は約 88.8889% 、F 1 は約 0.8421053 となる。
前提条件と入力上の注意
非負の全体は、1セルあたり最大1e9個までカウントされ、正の合計がある。一貫したポジティブなクラスを宣言する。空の分母は、静かにゼロに設定されているのではなく、未定義のままである。指標は、入力されたサンプルのみを要約し、有病率、バイアス、しきい値選択、不確実性、臨床または展開ユーティリティは推測されない。バイナリカウントは、マルチクラスと合意カッパ分析とは別のものである。
参考資料： scikit-learn: 分類-計量定義
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
対応する二値評定表から、観測一致率、周辺分布による偶然一致率、重みなしCohenのκを求めます。
2つの成約率、パーセントポイント差、相対改善率、プールしたz統計量、正規近似と明示した区間を比較します。
対応のある二値結果を、不一致ペアの厳密二項検定と2種類のカイ二乗近似で解析します。
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