機械学習の評価比較
分類モデルの評価において「感度（Sensitivity）」と「特異度（Specificity）」の関係として正しいものはどれか？
A.感度は実際の陽性をどれだけ正しく検出するかの指標であり、特異度は実際の陰性をどれだけ正しく検出するかの指標である← 正解
✓ 正解です。感度（Recall/再現率）= TP/(TP+FN)、特異度 = TN/(TN+FP) です。陽性と陰性の検出精度をそれぞれ表します。
B.感度と特異度は同じ意味であり、別の呼び方である
✗ 感度と特異度は異なる指標です。感度は陽性クラス、特異度は陰性クラスに対する検出精度を測ります。
C.感度は陽性の検出率であり、特異度はモデルの全体精度を表す
✗ 特異度は「実際の陰性の正確な検出」を表し、モデルの全体精度ではありません。
D.特異度は感度より常に高い値になる
✗ 感度と特異度は問題やモデルによって異なる値を持ちます。常に特異度が高いわけではありません。
この問題のポイント
感度（Recall/再現率）= TP/(TP+FN)、特異度 = TN/(TN+FP) です。陽性と陰性の検出精度をそれぞれ表します。
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