再現率(recall)とは、見逃さない確率。適合率(precision)とは、誤検出しない確率。

精度評価指標の再現率(recall)・適合率(precision)について、

要するに

再現率(recall)：
見逃さない確率。見逃しの精度を評価する指標。どれだけ正解を見逃さないかを見る指標。

適合率(precision)：
誤検出しない確率。誤検知の精度を見る評価する指標。正と言ったもののうち、どれだけ正解だったかを見る指標。

※precisionは、語源を見ると、
『pre-「前もって」cis「切る」-ion「こと、もの」』
→前もって細かく切り詰められたこと。細かく間違いを見るイメージ。

※recall は、不良品回収のリコールと関係ありそうだけど、関係はよくわからなかった。

よくある説明は、以下の通り。

再現率（recall）：
正解が正例のもののうち、どれだけ正例と予測できたか
recall = TP / (TP+FN)

適合率（precision）：
正例と予測したもののうち、どれだけ正解だったか
precision = TP / (TP+FP)

TP（True Positive、真陽性）
　予測値を正例として、その予測が正しい場合
　例）陽性の患者を、正しく陽性と診断

TN（True Negative、真陰性）
　予測値を負例として、その予測が正しい場合
　例）陰性の患者を、正しく陰性と診断

FP（False Positive、偽陽性）
　予測値を正例として、その予測が誤りの場合
　例）陰性の患者を、誤って陽性と診断

FN（False Negative、偽陰性）
　予測値を負例として、その予測が誤りの場合
　例）陽性の患者を、誤って陰性と診断

以下の動画を見ていて、要するに何なのかを整理しておきたくて、
再現率(recall)・適合率(precision)メモとして記載。