問題
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
- 1真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
- 2真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。
- 3正解率と適合率の関係を示す曲線である。
- 4適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
正解
1. 真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
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解説
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線は、分類のしきい値を変化させたときの真陽性率（縦軸）と偽陽性率（横軸）の関係をプロットした曲線である。曲線が左上に近いほど分類性能が高く、曲線下の面積（AUC）でモデルを評価する。よってアが正解。適合率や正解率を軸にとる説明はいずれも誤り。（出典: 令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3）
一問一答
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