適合率は情報検索や統計分類に用いられる指標で、抽出された正しいサンプル数と抽出されたサンプル総数の比率を指します。似た概念に再現率があり、これは抽出されたサンプル数と全サンプル数の比率を指します。

二つの概念の違い（混同行列の正確性）

二値分類の4つの結果は混同行列とも呼ばれ、次の図のようになります。

上記の結果に関連するいくつかの指標について：

適合率 P = TP / ( TP + FP ) 予測が正であるサンプルのうち、実際に正である確率

再現率 R = TP / ( TP + FN ) 実際に正であるサンプルのうち、予測が正である確率

両者の値が0から1の間にある場合、値が1に近いほど、再現率または適合率は高くなります。

二つの概念の関係

適合率と再現率は、機械学習の性能評価によく用いられ、主にP - R曲線とF1スコアの2つがあります。

P - R曲線：適合率と再現率をそれぞれX軸とY軸にとった曲線。

F1スコア：適合率と再現率の

調和平均値で、1 / F 1 = 1 / 2 * (1 / P + 1 / R) と定義されます。