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正解率(Accuracy)とは、予測結果全体がどれくらい真の値と一致しているかを表す指標です。以下の式で求められます。

※TPやFPなどが何か知りたい方はこちら
正解率を用いる際に注意する点
注意すべき点は、正解率が高ければよいモデルというわけではないということです。
例えば、真の値が[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]
と負事例が1つのものだとします。
機械学習をした結果、予測の値が[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
となったとき正解率は90%と計算され一見よいモデルと思えます。しかし、1個の負事例を予測できていないためこのモデルは意味がない可能性があります。
このように正事例と負事例が不均衡なデータに対し、正解率を使って評価するのは難しいため、正解率以外にも適合率や再現率などの様々な指標があります。
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