False positive rate（誤検知率）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

誤検知率は、偽陽性（FP）を、偽陽性と真陰性（TN）の合計で割って求めます。式はFP÷（FP＋TN）です。値が低いほど、実際には陰性の対象を陽性と誤判定する割合が少ないことを表します。分類しきい値を変えると値も変化するため、固定したしきい値における結果として確認する必要があります。また、実際の陰性例が非常に少ないデータでは、少数の誤判定によって値が大きく変動します。陽性と予測した対象の正しさを表す適合率とは、分母が異なります。

02 / IN PRACTICE

False positive rateの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

モデル比較では、同じデータと分類しきい値を使っているかを確認します。誤検知の影響が大きい用途では重視できますが、陰性例が少ない場合は件数も併記して判断します。