有病率とモデルのパフォーマンス:
「Splendid Healthcare」が開発中の癌検出システムでは、この種類の癌の人口における有病率が 2% であるという事実を考慮する必要があります。これは、データセットが非常に不均衡であり、陽性 (癌) 症例が陰性 (正常) 症例に比べてはるかに少ないことを示しています。
リコールの重要性:
リコールは感度または真陽性率とも呼ばれ、モデルによって正しく識別された実際の陽性症例の割合を測定します。医療診断、特にがん検出では、陽性症例を見逃すと（偽陰性）、患者に深刻な結果をもたらす可能性があるため、リコールは非常に重要です。したがって、リコールを最大化することで、すべてではないにしても、ほとんどのがん症例が検出されます。
精度の重要性:
精度は、予測された陽性症例のうち実際に陽性であった症例の割合を測定します。精度が高いと偽陽性の数が減り、がんと誤って診断される人が減ります。これは、病気にかかっていない人に対する不必要な不安やさらなる侵襲的な検査を避けるためにも重要です。
再現率と精度のバランス:
偽陰性と偽陽性の両方が重大な結果をもたらすシナリオでは、再現率と精度のバランスをとることが重要です。このバランスにより、モデルは陽性ケースの検出に優れているだけでなく、予測も正確になり、両方のタイプのエラーが削減されます。
正確性と特異性:
精度（正しい予測の合計の割合）は重要ですが、不均衡なデータセットでは誤解を招く可能性があります。この場合、高い精度は、モデルが多数派クラス（正常）を正しく予測した結果として生じる可能性があります。特異度（真陰性率）も重要ですが、がん検出システムでは、陽性症例が正確に識別されるように、再現率と精度が優先されます。
結論：
したがって、有病率の低いがん検出システムでは、がん症例を効果的かつ正確に検出するために、再現率と精度の両方を最大化することが重要です。