特異度

Specificity とくいど

高頻出 ⚪ 旧用語テクノロジ系新しい技術

意味・解説

AI（分類モデル）や検査において、実際には「陰性（正常）」であるもののうち、正しく「陰性」と判定できた割合。

公式：$$ \text{特異度} = \frac{TN（真陰性）}{TN（真陰性） + FP（偽陽性）} $$。再現率（感度）と対になる指標であり、健康な人を誤って病気と判定しない「慎重さ」を示す。

「AIの『空振り』の少なさ」を測る指標です。

1.真陰性(TN)：

正しい「シロ」。

2.偽陽性(FP)：

間違った「クロ（空振り）」。ポイントは、がん検診AIなどで、特異度が低いと健康な人に精密検査を強いる「無駄な不安」を増やしてしまうからです。再現率（感度）とのトレードオフを、ROC曲線で評価します。

スパムメール検知AIにおいて、重要なメールを誤ってスパムと判定しないよう、特異度を高く維持する調整を行った。

同義語: 真陰性率

対義語: 偽陽性率（1 －特異度）

分類: 機械学習の評価指標