1．基本を理解
読み方・用語解説- 読み方
- てきごうりつ・さいげんりつ・エフち
- 英語名
- Precision, Recall, F-score
- 提唱者・年代
- 混同行列（No.217）から導かれる古典的な評価指標
💡 豆知識——医療のスクリーニングでは再現率（取りこぼし）を、スパム判定では適合率（誤検知）を重視する——“重視する指標の選び方”が実務の肝。
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2．意味（定義）と例え話
正解率の限界を補う評価指標——適合率（当てた中の的中率）・再現率（本当の的中の拾い率）・F値（両者の調和平均）で予測の質を測る。
正解率では“少数クラス”の性能が歪むため、適合率・再現率が提案され、両者のバランスをF値（1962年 van Rijsbergen）が表す。
雨の予報——“毎日雨が降る”と当てれば適合率が下がる（当てた中では外れ多い）、“雨の半分しか言わない”と再現率が下がる（取りこぼし）。F値はその“総合点”。
不均衡データ（悪性1%・良性99%など）でモデルの真の実力を見る、分類問題の定番メトリクス。
「正解率では見えない不均衡対応」で。F値＝2PR/(P+R)・“両立の調和平均”が鉄板。
3．直前に理解（Q&A）
7問Q1. 適合率とは？最頻出
予測“陽性”の中で、本当は陽性だった割合（当てた中の的中率）。
Q2. 再現率とは？最頻出
本当は陽性の中で、予測“陽性”になった割合（取りこぼしの少ない度）。
Q3. F値（F-score）は？最頻出
適合率と再現率の調和平均——2PR/(P+R)。F1値が代表。
Q4. 正解率の限界は？頻出
クラスが不均衡だと正解率が高く出てしまう（多数クラスの当たらなくても99%）。
Q5. 重視する指標の選び方は？頻出
取りこぼしが命取りなら再現率、誤検知のコストが大きいなら適合率。
Q6. F値は損失関数か？ひっかけ
異なる。評価指標（メトリクス）であり、微分できる損失関数ではない。
Q7. 位置づけは？親と子
混同行列 ⊃ {適合率 / 再現率 / F値}。
4. まとめ
適合率（当てた中の的中率）・再現率（取りこぼし率）・F値（両者の調和平均）——不均衡データで“正解率の裏”を見る3指標。