混同行列の理解

問題

混同行列に関する記述のうち誤りを1つ選べ。

混同行列（Confusion Matrix）は、「AIが予測したクラス」と「実際の正解クラス」の対応関係をクロス集計したマトリックス（表）です。

2値分類の場合、「真陽性(TP)」「偽陽性(FP)」「真陰性(TN)」「偽陰性(FN)」の4つのセルで構成されます。

「全体のうち何問正解したか」という単なる正解率（Accuracy）だけでは見逃してしまう、「病気でない人を病気と誤診した（偽陽性）」といった致命的なエラーの傾向を詳細に把握し、モデルの改善策を練るための基本ツールです。

1. 混同行列は予測と正解の対応を表にまとめたもの

正しい：分類モデルがどれだけ正確に予測できているか、どのような間違いをしているかを行列（表）形式でまとめたものです。

2. 混同行列は偽陽性や偽陰性を確認できる

正しい：表を構成する要素から、「間違って陽性と判定した（偽陽性）」や「見逃した（偽陰性）」の具体的な数を確認できます。

3. 混同行列は回帰モデルの評価に使う

誤り：混同行列は「どのクラスに分類したか」の正解・不正解をカウントする表であるため、「分類モデル」の評価に使われます。数値を予測する「回帰モデル」には使いません。

4. 混同行列は分類性能の可視化に役立つ

正しい：単なる正解率の数字だけでは見えない、「どのクラスをどのクラスと間違えやすいか」という誤分類の傾向を可視化（把握）するのに非常に役立ちます。

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