再現率とは

再現率（Recall）とは、真の値が正事例であるものの中から、正事例と予測した割合を示す指標です。

再現率を重視するのは、FP（False Positive）が発生しても許容できるケースです。

具体的な利用シーンとしては、がん診断や異常検知のように、取りこぼしを減らしたい場面が挙げられます。

再現率は、感度やヒット率、真陽性率とも呼ばれ、以下の式で求めることができます。

※TPやFPなどが何か知りたい方はこちら

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再現率を重視するタスク

再現率を利用するにあたり、再現率を重視するタスク（取りこぼしを防ぐ必要がある場面）を以下に示します。

1. がんや重大な病気の診断モデル
   病気を見逃すことが致命的な結果につながるため、再現率を重視。
2. 異常検知（製造ラインの欠陥検出）
   製造ラインでの不良品や異常を見逃すと、顧客クレームや大規模なリコールのリスクがある。
3. サイバーセキュリティの脅威検出
   実際の攻撃を見逃すと、重大なセキュリティ侵害が発生する可能性があるため、再現率を優先する。
4. 自然災害の早期検知
   津波や地震などの自然災害を見逃すことがないよう、取りこぼしを防ぐことが重要。
5. 児童虐待や暴力のリスク検知
   虐待や暴力を受けている人を見逃さないようにするため、再現率を重視。

まとめ

再現率（Recall）とは、陽性であるべきデータのうち、モデルが正しく陽性であると予測した割合を示す指標です。再現率は、取りこぼしを防ぐことが重要なタスクで用いられ、偽陰性（FN）を最小限に抑えることを目的としています。

再現率は、特に実際に陽性であるデータを見逃すと問題が発生する状況で重要です。このため、再現率を高めることにより、取りこぼしのリスクを軽減することができます。ただし、再現率を重視しすぎると偽陽性（FP）が増える可能性があるため、他の評価指標とバランスを取る必要があります。

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