Confusion Matrix
混同行列とは、分類器の予測と正解ラベルの関係を TP/FP/TN/FN の計数として行列形式で示すものであり、分類評価の基盤である。
目的
分類器のクラスごとの性能を網羅的に評価し、適合率・再現率・F1 を算出する。
メカニズム
行が正解クラス、列が予測クラスであり、対角要素が正しい分類、非対角要素が誤りを保持する。二値分類では TP（真陽性）、FP（偽陽性）、TN（真陰性）、FN（偽陰性）である。多クラス分類では N×N 行列に拡張される。
ユースケース
- 分類モデルの評価
- メトリクスの計算
- モデル診断