混同行列の例
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/08/28 07:09 UTC 版)
例として、ネコの写真が8枚、イヌの写真が4枚の計12枚の写真がサンプルとして与えられ、ネコがクラス1に、イヌがクラス0に属するとする。 この例では、正解となる実際の値を 実際 = [1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0] と表示することができる。 ここで、ネコとイヌを区別する分類器で学習したと仮定して、この12枚の写真を分類器にかける。この分類器は9つの写真で正確な予測を行い、以下の3つの予測を外したとする。 予測結果 = [0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1] この予測結果では以下のことがわかる。 最初の2匹のネコがイヌと間違って予測 最後の1匹のイヌがネコと間違って予測 この2つのラベル付きのデータセット（実際と予測）を使って、分類器で予測した結果をまとめた混同行列は以下の通りとなる。 予測 実際 ネコイヌネコ6 2 イヌ1 3 この混同行列では、8枚のネコの写真のうち、2枚をイヌと判断し、4枚のイヌの写真のうち、1枚をネコと予測している。正しい予測ができた数が表の対角線上に位置しており（太字で表示）、対角線から外れた部分に誤判定の数を表示している。混同行列により、分類結果を簡単かつ視覚的に表すことが可能である。
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