--- title: "Recall（再現率）とは？見逃しを評価する指標【G検定対策】" description: "Recall（再現率）は、実際に陽性のものをどれだけ見逃さず拾えたかを表す評価指標です。Precision・Accuracyとの分母の違い、医療検査や不正検知などFNを減らしたい場面での選択肢判断を整理します。適合率とのトレードオフも押さえます。" last_modified_at: "2026-07-14" canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/recall/" section: "gk" --- ## まず結論 Recall（再現率）は、**実際に陽性だったもののうち、どれだけを正しく陽性として拾えたか**を見る評価指標です。 G検定では、**FN（False Negative：見逃し）を減らしたい場面で重視する指標**として判断します。 **Recall = TP / (TP + FN)** ## 直感的な説明 Recallは「本当に見つけるべきものを、どれだけ取りこぼさず拾えたか」です。 たとえば異常検知で本当に危険なケースが100件あったとき、そのうち90件を検出できればRecallは高いといえます。一方で、危険でないものまで多くアラートにしても、Recallだけではその誤検知の多さは直接見えません。 👉 **“拾える力”や“見逃しにくさ”を見る指標** と考えると分かりやすいです。 ## 定義・仕組み 混同行列では、Recallは「実際：陽性」の行だけを見ます。 | | 予測：陽性 | 予測：陰性 | | --- | --- | --- | | 実際：陽性 | TP | FN | | 実際：陰性 | FP | TN | - 分母：**実際に陽性だったもの**（TP + FN） - 分子：**その中で正しく陽性と予測できたもの**（TP） つまり、Recallは **実際の陽性側から見た検出率** です。TN（実際に陰性で正しく陰性としたもの）は式に直接入りません。 ## いつ使う？（得意・不得意） ### 得意な場面 - 医療診断のスクリーニングなど、病気の見逃しを避けたい場面 - 重大事故や障害の異常検知 - セキュリティ侵入検知のように、危険な事象を漏らしたくない場面 ### 苦手・注意点 - 誤検知（FP）が多くてもRecallは高くなることがある - 「陽性と予測したものが本当に正しいか」は[Precision（適合率）](https://stemtazoo.github.io/gk/precision/)で見る - クラス不均衡では[Accuracy（正解率）](https://stemtazoo.github.io/gk/accuracy/)だけを見ると、Recallの低さを見落とすことがある ## G検定ひっかけポイント | 指標 | 見ているもの | 分母 | 典型的なキーワード | | --- | --- | --- | --- | | [Accuracy](https://stemtazoo.github.io/gk/accuracy/) | 全体でどれだけ当たったか | 全データ | 全体の正解率 | | [Precision](https://stemtazoo.github.io/gk/precision/) | 陽性予測がどれだけ正しいか | 予測陽性（TP + FP） | 誤検知を減らす | | Recall | 実際の陽性をどれだけ拾えたか | 実際陽性（TP + FN） | 見逃しを減らす | | [F1-score](https://stemtazoo.github.io/gk/f1-score/) | PrecisionとRecallのバランス | PrecisionとRecall | 片方だけ高い状態を避ける | - 「見逃し」「取りこぼし」「FNを減らす」→ **Recall** - 「無駄なアラート」「FPを減らす」→ Precision - 「全体の正解率」→ Accuracy - Recallが高いことは、誤検知が少ないことを意味しない ## まとめ（試験直前用） - Recall = **TP / (TP + FN)** - 見ているのは **実際に陽性だったものを拾えた割合** - キーワードは **見逃し（FN）を減らす** - Precisionとは分母が違う - 医療・異常検知・セキュリティではRecall重視になりやすい 次に読むなら、誤検知を見る[Precision](https://stemtazoo.github.io/gk/precision/)と、両者をまとめる[F1-score](https://stemtazoo.github.io/gk/f1-score/)を確認しましょう。