再現率(Recall)

二値分類のユースケースによっては、分類したい二つの値の一方の値の検出に興味がある場合があります。 たとえば、機器の故障を事前に予測して故障を防ぎたい場合では、 故障しないことの予測よりも、故障することをいかに予測して防げるかが重要になります。 一方の検出に重点をおいた精度評価値が、Precision、再現率(Recall)、F 値です。

再現率(Recall) は、予測モデルで予測して見つけたいデータのうち、実際に予測を当てることができた割合を示しています。

たとえば、この図の混同行列では「購入あり」である 20+10 のデータのうち 20 個を予測して当てることができています。 この場合、再現率(Recall)は (20/(20+10)) = 0.66 となります。