的中率、見逃し率

砂防分野では「的中率」や「見逃し率」などの用語をよく聞きます。

独自に進化したのか、機械学習分野と同じ定義でも異なる用語が用いられています。毎回、変換に戸惑います。

先日、以下の論文に砂防分野での定義の記載がありました。書き留めておきましょう。
堤ほか「ストリームチューブによる地形分割を基にした表層崩壊解析手法」2019, 砂防学会誌, 72, 2, 343, 3-13

TP:A
FN:B
FP:C
TN:D

的中率=(A+D)/（A+B+C+D）
捕捉率=A/(A+B)
空振り率=C/(C+D)
見逃し率=B/(A+B)

正答率：accuracy rate = 的中率
再現率:recallのうち、感度:sensitivity = 捕捉率
　　　　　　　　　特異度：pecificity = 空振り率
適合率：precisionの利用で、1-陰性的中率=見逃し率

imbalanced data のままだと、accuracy は機能しません。個々の評価指標を押さえておく必要があるのですが、重視すべきもののみ砂防分野で再定義されているということでしょう。

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20200304追記
「的中率」よりは「適中率」をよく見ますね（私は後者を使っています）。
また、上記の文献と気象庁では、一部の用語の定義が異なっています。ややこしや。
https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/kensho/explanation.html

		予 　　報
		降水あり	降水なし	計
実況	降水あり	A	B	N1 = (A+B)
	降水なし	C	D	N2 = (C+D)
	計	M1 = (A+C)	M2 = (B+D)	N = (A+B+C+D)

• 適中率（降水の有無の適中率）（％）＝（A＋D）÷N×100
• 「降水あり」予報の適中率（％）　　＝A÷M1×100　（一致率に同じ）
• 「降水なし」予報の適中率（％）　　＝D÷M2×100
• 見逃し率（％）　　　　　　　　　　＝B÷N×100 
• 空振り率（％）　　　　　　　　　　＝C÷N×100
• 捕捉率（％）　　　　　　　　　　　＝A÷N1×100
• 一致率（％）　　　　　　　　　　　＝A÷M1×100　（「降水あり」予報の適中率に同じ）