偽陰性とは何ですか？ -techopediaからの定義

定義-偽陰性とはどういう意味ですか？

偽陰性は、バイナリ分類の古典的な混同マトリックスの4つのコンポーネントの1つです。 バイナリ分類では、2つのタイプまたはクラスが機械学習プログラムまたは同様のテクノロジーによって分析されます。

TechopediaはFalse Negativeについて説明します

混同マトリックスのアイデアは、エンジニアがテストデータの実際の値を手元に持っているということです。 次に、機械学習プログラムを実行し、予測を行います。 予測が既知のものと一致する場合、それは成功した結果です。 そうでない場合、それは成功した結果ではありません。

このタイプのパラダイムでは、成功した結果にはtrueのラベルが付けられ、失敗した結果にはfalseのラベルが付けられます。

したがって、偽陰性の例を提供するには、混同マトリックスの設定方法を調べる必要があります。 たとえば、分類する2つのクラスがあるとします。最初のクラスは、クラス番号1またはポジティブクラスと呼ばれる値です。 もう1つの結果はゼロであり、クラス番号2または負のクラスと呼ぶことができます。

この場合、機械学習プログラムがゼロを推測した結果が偽陰性になりますが、実際には結果は1でした。

このタイプの構成は、さまざまな種類の機械学習プロジェクトで広く使用されています。