正解率・適合率・再現率・F 値とは
分類の性能を測る代表的な4つの指標です。正解率は全体の正答割合、適合率は陽性と予測した中の正解率、再現率は本来陽性のうち検出できた割合を表し、F値は適合率と再現率の調和平均です。
この用語はG検定シラバスの「10. モデルの選択・評価」に含まれます。 章全体の用語は用語解説②（全62語）にまとまっています。
一言でいうと
分類の良し悪しを測る4つの指標。目的によって見るべき指標が変わります。
4つの定義
いずれも混同行列の4つの値から計算されます。
\( \text{正解率} = \frac{TP + TN}{TP + FP + TN + FN} \)
\( \text{適合率} = \frac{TP}{TP + FP} \) \( \text{再現率} = \frac{TP}{TP + FN} \)
\( F = \frac{2 \cdot (\text{適合率} \cdot \text{再現率})}{\text{適合率} + \text{再現率}} \)
正解率が使えない場面
1000件中1件だけが陽性というデータで、すべて陰性と答えるだけで正解率は99.9%になります。しかしこのモデルは何も検出できていません。
このように不均衡なデータでは正解率が意味をなさないため、適合率や再現率を見る必要があります。G検定で重要な論点です。
適合率と再現率の使い分け
- 適合率：陽性と判定したもののうち、本当に陽性だった割合。誤検出（FP）を減らしたいときに重視
- 再現率：本当に陽性のもののうち、検出できた割合。見逃し（FN）を減らしたいときに重視
両者はトレードオフなので、バランスを1つの数値で見たいときにF値（調和平均）を使います。単純平均ではなく調和平均である点を押さえておきたいところです。
F値の重み付け
F値は適合率と再現率を対等に扱いますが、どちらかを重視したい場合もあります。
そのときは重みを変えたF値（Fβ値）を使い、再現率を重く見る、あるいは適合率を重く見る、といった調整ができます。評価指標は目的に合わせて選ぶものだという考え方を押さえておきましょう。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| 適合率 | 陽性と予測した中で実際に陽性だった割合（FPを見る） |
| 再現率 | 実際に陽性のうち検出できた割合（FNを見る） |
| F値 | 適合率と再現率の調和平均 |
🎯 G検定での押さえどころ
- 不均衡データでは正解率が使えない
- 適合率＝誤検出を減らす／再現率＝見逃しを減らす
- F値は適合率と再現率の調和平均
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「F値は適合率と再現率の単純平均である」→ 誤り。調和平均です
- 「正解率が高ければどんなデータでも良いモデルといえる」→ 誤り。不均衡データでは当てになりません
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「性能指標」（E資格向け）
- 手を動かして確かめる → ROC曲線・しきい値シミュレータ
関連する用語
ご利用にあたって 本ページの内容は、JDLAが公開しているG検定シラバス2024や公式テキストなど、一般に公開されている情報をもとに独自に整理・解説したものです。実際の試験の出題内容を示すものではなく、また合格を保証するものでもありません。制度・法令・試験要項は変更されることがあるため、最新の情報は必ずJDLA公式サイトでご確認ください。