これはまさに「予測の精度」を読み解くうえで欠かせない視点ですね。特に竜巻発生確度ナウキャストのような稀だけど重大な現象では、「当たったかどうか」だけでなく、「どれだけ見逃さずに、どれだけ無駄なく警戒できたか」が問われます。
🌪️ 用語の関係を簡潔に整理すると…
| 指標 | 意味 | 数式（イメージ） | 例えるなら… |
|---|---|---|---|
| 的中率（Precision） | 警報を出した中で、実際に当たった割合 | 的中数 ÷ 警報数 | 「オオカミが来た」と言って、本当に来た割合 |
| 捕捉率（Recall） | 実際に起きた現象のうち、警報で捉えられた割合 | 的中数 ÷ 実際の発生数 | 実際に来たオオカミを、どれだけ見つけられたか |
| 見逃し率（Miss rate） | 実際に起きたのに警報を出せなかった割合 | 見逃し数 ÷ 実際の発生数 | オオカミが来たのに、気づかなかった割合 |
🍄関係性のポイント
- 捕捉率が高い → 見逃しが少ない（でも誤報が増える可能性あり）
- 的中率が高い → 無駄な警報が少ない（でも見逃しが増える可能性あり）
- 見逃し率 = 1 − 捕捉率
つまり、捕捉率と的中率はトレードオフの関係になりやすいんです。
竜巻のように「見逃すと危険が大きい」現象では、多少誤報が増えても捕捉率を優先することが多いですね。
森の見張り番が「怪しい風の音がした」と何度も警告するのは、たとえ空振りでも、命を守るためには必要なことなのかもしれません。
もっと詳しく、実際の統計値やROC曲線の話にも興味ありますか？
コメント
＞ 例えるなら…
みれ、わかりやすいですね。元々の言葉を理解するのに使えます。
＞ 竜巻のように「見逃すと危険が大きい」現象では、多少誤報が増えても捕捉率を優先することが多いですね。
今回の関東地方の降雪量などもこれと同じですね。
確かに「多い地域では…」と、限定する言葉を使っていますけれど…。
結局「５センチでも積雪があると大混乱」になってしまう都会対策なんですかね。