「再現率」の解説 〜ITパスポート R5年 問76〜

再現率（recall）とは、実際に正であるものの中から、どれだけ正と予測できたかを表す指標のことです。（recall = 本物のうち正解したデータ/本物のデータ = TP/(TP + FN) ）

再現率とは？

真陽性(TP: True positive）とは、本物の内、予測値でも正解としたデータのことを指します。

偽陰性（FN: False Negative）とは、本物の内、予測値では偽物としたデータのことを指します。

偽陽性（FP: False positive）とは、実際は偽物の内、予測値で正解としたデータのことを指します。

真陰性（TP: True Negative）とは、実際は偽物の内、予測値でも偽物としたデータのことを指します。

再現率と適合率のトレードオフ

再現率（recall）と適合率（precision）は、トレードオフの関係にあります。

具体的には、「再現率を上げようとすれば適合率が下がってしまう」反対に、「適合率を上げようとすれば再現率が下がってしまう」ことが挙げられます。

これは、機械学習モデルやAIなどで、以下が理由になります。

• アグレッシブに予測値の正例判定ばかりを出せば、再現率は高くなるが適合率は低くなる。
• コンサバティブに負例判定ばかりを出せば、適合率は高くなりやすいが再現率は低くなる。

再現率に関する問題（令和5年問76）

品質管理担当者が行っている検査を自動化することを考えた。10,000枚の製品画像と，それに対する品質管理担当者による不良品かどうかの判定結果を学習データとして与えることによって，製品が不良品かどうかを判定する機械学習モデルを構築した。100枚の製品画像に対してテストを行った結果は表のとおりである。品質管理担当者が不良品と判定した製品画像数に占める，機械学習モデルの判定が不良品と判定した製品画像数の割合を再現率としたとき，このテストにおける再現率は幾らか。

ア.  0.05     イ.  0.25     ウ.  0.50      エ.  0.80

出典：令和5年度  ITパスポート試験公開問題 問76

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