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カコモンノート›応用情報技術者›令和5年度 春期基礎理論

問3応用情報技術者 令和5年度 春期

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令和5年度 春期2023年

AIにおける機械学習で，2クラス分類モデルの評価方法として用いられるROC曲線の説明として，適切なものはどれか。

選択肢をえらぶと、答えと解説が出ます

選択肢をえらぶと、
ここに答えと解説が出ます
正答 1

解説

正解は1。ROC曲線は、2クラス分類で陽性と判定するしきい値を動かしながら、横軸に偽陽性率（陰性を誤って陽性とした割合）、縦軸に真陽性率（陽性を正しく陽性とした割合）をとって描く曲線である。左上に寄るほど性能がよく、曲線の下の面積（AUC）でモデルを比べる。

  • 2は、真陽性率（再現率）と適合率の関係を描くのはPR曲線で、ROC曲線ではない。
  • 3は、正解率と適合率の組合せはROC曲線の軸ではない。
  • 4は、適合率と偽陽性率の組合せもROC曲線の軸ではない。

根拠：機械学習の評価指標の標準的な理解（混同行列から求める真陽性率・偽陽性率）

KEY POINT
ROC曲線は横軸に偽陽性率、縦軸に真陽性率をとり、真陽性率と適合率ならPR曲線になる。
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出典：令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3（独立行政法人 情報処理推進機構（IPA））
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