機械学習の評価比較
混同行列（Confusion Matrix）における「真陽性（TP）」と「真陰性（TN）」の違いは何か？
A.真陽性は陽性と予測して正解し、真陰性は陰性と予測して正解したケースである← 正解
✓ 正解です。TP は「実際に陽性＆予測も陽性」、TN は「実際に陰性＆予測も陰性」のケースです。どちらも正解です。
B.真陽性はモデルの予測精度を示し、真陰性はモデルの誤り率を示す
✗ 真陽性と真陰性は異なる正解ケースです。精度は（TP+TN）/全体で計算されます。
C.真陽性は訓練段階で計測され、真陰性は評価段階で計測される
✗ 真陽性と真陰性は訓練データ・評価データ両方で計測される概念で、段階による区別ではありません。
D.真陽性と真陰性は本質的に同じ意味であり、計算方法が異なるだけである
✗ 真陽性と真陰性は異なるケースです。両者を区別することで精度・再現率などの指標が導出されます。
この問題のポイント
TP は「実際に陽性＆予測も陽性」、TN は「実際に陰性＆予測も陰性」のケースです。どちらも正解です。
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