良好なパフォーマンス
真陽性 (TP): 90 個; 偽陽性 (FP): 10 個; 真陰性 (TN): 85 個; 偽陰性 (FN): 5 個
特異度: 0.8947368421 パーセント; 再現率（感度）: 0.9473684211 パーセント; 適合率: 0.9 パーセント; 精度: 0.9210526316 パーセント; F1スコア: 0.9230769231 パーセント
混同行列計算機
統計0.0(0)
混同行列から派生した指標（精度、適合率、再現率、特異度など）を用いて、分類モデルの性能を評価します。
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使い方
数ステップで使えます
入力を順に確認し、1つのシナリオだけに頼らず結果を比較してください。
ステップ 1
真陽性 (TP), 偽陽性 (FP), 真陰性 (TN), 偽陰性 (FN) → 特異度, 再現率（感度）, 適合率, 精度, F1スコア
使用例
シナリオ確認
自分の値を試す前に、これらの例で計算機の動作を確認してください。
中程度のパフォーマンス
真陽性 (TP): 60 個; 偽陽性 (FP): 20 個; 真陰性 (TN): 50 個; 偽陰性 (FN): 10 個
特異度: 0.7142857143 パーセント; 再現率（感度）: 0.8571428571 パーセント; 適合率: 0.75 パーセント; 精度: 0.7857142857 パーセント; F1スコア: 0.8 パーセント
高い偽陽性
真陽性 (TP): 70 個; 偽陽性 (FP): 30 個; 真陰性 (TN): 40 個; 偽陰性 (FN): 10 個
特異度: 0.5714285714 パーセント; 再現率（感度）: 0.875 パーセント; 適合率: 0.7 パーセント; 精度: 0.7333333333 パーセント; F1スコア: 0.7777777778 パーセント
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