混同行列
例として、ネコの写真が8枚、イヌの写真が4枚の計12枚の写真がサンプルとして与えられ、ネコがクラス1に、イヌがクラス0に属するとする。
この例では、正解となる実際の値を
実際 = [1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0] と表示することができる。
ここで、ネコとイヌを区別する分類器で学習したと仮定して、この12枚の写真を分類器にかける。この分類器は9つの写真で正確な予測を行い、以下の3つの予測を外したとする。
予測結果 = [0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1]
この予測結果では以下のことがわかる。
最初の2匹のネコがイヌと間違って予測
最後の1匹のイヌがネコと間違って予測
この2つのラベル付きのデータセット(実際と予測)を使って、分類器で予測した結果をまとめた混同行列は以下の通りとなる。
この混同行列では、8枚のネコの写真のうち、2枚をイヌと判断し、4枚のイヌの写真のうち、1枚をネコと予測している。正しい予測ができた数が表の対角線上に位置しており(太字で表示)、対角線から外れた部分に誤判定の数を表示している。 混同行列により、分類結果を簡単かつ視覚的に表すことが可能である。