AIの基本

適合率と再現率

てきごうりつとさいげんりつ / Precision and Recall

定義

適合率と再現率とは、予測の正しさと見逃しの少なさを、それぞれ測る分類の評価の指標のことです。

適合率は、モデルが「該当する」と予測したもののうち、実際に該当した割合です。再現率は、実際に該当するもののうち、モデルが正しく見つけられた割合です。不良品の検出であれば、適合率が低いと誤報が多く、再現率が低いと見逃しが多いことを意味します。一般に、判定の基準を変えると一方が上がり、もう一方が下がる関係にあります。両方をまとめた指標として、F値(F1スコア)も使われます。どちらを重く見るかは業務によって異なり、見逃しの影響が大きい検査では再現率を、誤報への対応の負担が大きい業務では適合率を重視するなど、目的に合わせて決めることが大切です。

適合率と再現率の違い(不良品の検出の例)

  • 適合率「該当する」と予測したもののうち、実際に該当した割合。低いと誤報が多い
  • 再現率実際に該当するもののうち、正しく見つけられた割合。低いと見逃しが多い
  • 2つの関係一般に、判定の基準を変えると一方が上がり、もう一方が下がる
  • 重く見る指標見逃しの影響が大きい検査は再現率、誤報への対応の負担が大きい業務は適合率など、目的で決める

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最終更新 2026-11-13

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