熊本県などでの一連の地震で、被災した住宅を狙った空き巣などの犯罪が相次いでいる。義援金の募集を装った不審な電話もあり、警察や国民生活センターは注意を呼びかけている。 ４月１６日未明。停電で暗闇に包まれた熊本市中央区の住宅街。近くの公園に避難した女性（４６）は、所有するアパートへ毛布を取りに戻ったところ、２階の窓から青白いライトの光がもれ、動くのに気づいた。本震から約２時間半後のことだ。 空室で物置にしている部屋だった。「おかしい」。階段を駆け上がった先に、小太りの男が立っていた。部屋からはもう１人、若い男。問いただすと、「助けて、って声がしたんで、中に入ったんです」。 「そこは誰もおらん！ お前ら泥棒だろ！」 「違います、違います」 階段を下りる２人を、騒ぎに気づいた近隣住民ら数人が囲んだ。 「部屋に入っとったろうが。名前ば、はよ言え」 「何もしていません。とっていません」 押し問答が数分
分類問題の精度評価についてまとめておきます。 代表的な評価指標にはどのようなものがあるのか、その中でどれを使えばいいのか、回帰分析の精度は使えるか、について順に書いていきます。 今回は、下記の混合行列で表されるような疾病検査を例にとって説明します。陽性・陰性は予測クラス、疾病あり・疾病なしは正解クラスです。 疾病あり 疾病なし 陽性 陰性 評価指標には何かあるか？ 一般的によく使われる評価指標に、Precision, Recall, Specificity, F-measure, Accuracy, AUCがある。 1. Precision 陽性と判定された人のうち、実際に疾病がある人の割合。 Precision(精度、適合率), Positive Predictive Value(陽性予測値)と呼ばれる。 2. Recall 実際に疾病がある人のうち、陽性と判定される人の割合。 Reca
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