各種指標
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「統計学および機械学習の評価指標」の記事における「各種指標」の解説
以下のものがある： 実際の値総数割合正負正負予測 値 総数 正真陽性True Positive(TP) 偽陽性False Positive(FP) 第一種の過誤 陽性適中率(Positive Prediction Value、PPV)適合率(Precision) T P T P + F P {\displaystyle {TP \over TP+FP}} 偽発見率（英語版）(False Discovery Rate、FDR) F P T P + F P {\displaystyle {FP \over TP+FP}} 負偽陰性False Negative(FN) 第二種の過誤 真陰性True Negative(TN) False Omission Rate (FOR) F N F N + T N {\displaystyle {FN \over FN+TN}} 陰性適中率(Negative Predictive Value 、NPV) T N F N + T N {\displaystyle {TN \over FN+TN}} 割合 正真陽性率(True Positive Rate 、TPR)、再現率(Recall)、感度(Sensitivity)、Hit Rate T P T P + F N {\displaystyle {TP \over TP+FN}} 偽陽性率(False Positive Rate 、FPR)、Fall-out F P F P + T N {\displaystyle {FP \over FP+TN}} 負偽陰性率(False Negative Rate、FNR)、Miss Rate F N T P + F N {\displaystyle {FN \over TP+FN}} 真陰性率(True Negative Rate 、TNR)、特異性(Specificity)、 Selectivity T N F P + T N {\displaystyle {TN \over FP+TN}} scikit-learnではmetricsモジュールの下記の関数を呼び出すことで計算可能： 適合率：precision_score(y_true, y_pred) 再現率：recall_score(y_true, y_pred) 名称名称（英語）定義直観的意味、備考scikit-learnのmetricsモジュールでの関数検査前確率 Pre-test Probability T P + F N T P + F N + F P + F N {\displaystyle {TP+FN \over TP+FN+FP+FN}} 全データにおける正例の割合。医学では「有病割合」(Prevalence)とも呼ばれる 精度 Accuracy T P + T N T P + T N + F P + F N {\displaystyle {TP+TN \over TP+TN+FP+FN}} 予測が正解したものの割合。「正解率」とも呼ばれる。 accuracy_score(y_true, y_pred) 誤分類率 classification error rate 1 − A c c u r a c y {\displaystyle 1-\mathrm {Accuracy} } balanced accuracy (BA) T P R + T N R 2 {\displaystyle {\frac {TPR+TNR}{2}}} スレットスコア Threat score(TS) T P T P + F N + F P {\displaystyle {TP \over TP+FN+FP}} 「重要成功指数」(Critical Success Index、CSI)とも呼ばれる。精度の分母からTNを削ったもの。正例に比べ負例が極端多い場合、TNは大きな値になるため精度よりも有効な指標となる。 Fβ値 Fβ-rate 1 β 2 r e c a l l + 1 p r e c i s i o n = ( 1 + β 2 ) r e c a l l ⋅ p r e s i c i o n r e c a l l + β 2 p r e s i c i o n {\displaystyle {1 \over {\beta ^{2} \over \mathrm {recall} }+{1 \over \mathrm {precision} }}={(1+\beta ^{2})\mathrm {recall} \cdot \mathrm {presicion} \over \mathrm {recall} +\beta ^{2}\mathrm {presicion} }} 適合率と再現率の重み付き調和平均。特にβ=1のケースであるF1値がよく使われる。 F 1 = T P T P + F P + F N 2 {\displaystyle F_{1}={\frac {TP}{TP+{\frac {FP+FN}{2}}}}} であり、分母にTNがないので、スレットスコアと同様、正例に比べ負例が極端多い場合、有効な指標となる。 fbeta_score()f1_score() Markedness (MK) P P V + N P V − 1 {\displaystyle PPV+NPV-1} 「deltaP」とも呼ばれる Bookmaker Informedness (BM) T P R + T N R − 1 {\displaystyle TPR+TNR-1} 単に「Informedness」とも呼ばれる。「deltaP'」とも呼ばれる。 - マシューズ相関係数(Matthews Correlation Coefficient、MCC) T P ⋅ T N − F P ⋅ F N ( T P + F P ) ( T P + F N ) ( T N + F P ) ( T N + F N ) {\displaystyle {TP\cdot TN-FP\cdot FN \over {\sqrt {(TP+FP)(TP+FN)(TN+FP)(TN+FN)}}}} 不均衡なデータに対しても性能を適切に評価できる指標。 matthews_corrcoef() - Fowlkes–Mallows index(FM) T P T P + F P ⋅ T P T P + F N = P P V ⋅ T P R {\displaystyle {\sqrt {{\frac {TP}{TP+FP}}\cdot {\frac {TP}{TP+FN}}}}={\sqrt {PPV\cdot TPR}}} - Prevalence Threshold (PT) T P R ( − T N R + 1 ) + T N R − 1 ( T P R + T N R − 1 ) {\displaystyle {\frac {{\sqrt {TPR(-TNR+1)}}+TNR-1}{(TPR+TNR-1)}}} 陽性尤度比 Positive likelihood ratio(LR+) F P R T P R {\displaystyle {FPR \over TPR}} LR+= T P / F P ( T P + F N ) / ( F P + T N ) {\displaystyle {TP/FP \over (TP+FN)/(FP+TN)}} =検査後オッズ/検査前オッズが成立する。 陰性尤度比 Negative likelihood ratio(LR−) F N R T N R {\displaystyle {FNR \over TNR}} 診断オッズ比（英語版） Diagnostic odds ratio(DOR) L R + L R − {\displaystyle {LR+ \over LR-}} クロスエントロピー cross entropy − 1 N ∑ i N y i log p i + ( 1 − y i ) log ( 1 − p i ) {\displaystyle -{1 \over N}\sum _{i}^{N}y_{i}\log p_{i}+(1-y_{i})\log(1-p_{i})} log損失(log loss)とも。yiはi番目のデータが正例なら1、負例なら0、piは予測器が正例だと予測した確信度∈[0,1]。 log_loss()
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産駒の獲得賞金の合計値によるランキング 1969年 - フランス種牡馬ランキング・2歳部門8位 1970年 - フランス種牡馬ランキング・総合12位・2歳部門3位 1971年 - イギリス種牡馬ランキング・総合4位 1972年 1973年 - フランス種牡馬ランキング・総合13位・2歳部門9位 1982年 - フランス種牡馬ランキング・BMS部門1位 AD - ADはAvarage Distanceの略で、産駒が勝った競走の距離の平均値をハロン単位で示す。「AD10.0」ならば10ハロン（約2011メートル）となり、数値が大きいほど長距離で実績があることを示す。 イギリス - 10.4 フランス - 09.7
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