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応用情報技術者令和5年度 春期午前問 3

令和5年度 春期 応用情報技術者 午前 問3

難度標準

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

解説

結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成

展開
結論Layer 1

ROC曲線は、AIの機械学習における2クラス分類モデルの性能を評価するために用いられます。

詳細Layer 2
展開

具体的には、モデルの判定閾値を変化させたときに、真陽性率(感度とも呼ばれ、実際に陽性であるものを正しく陽性と判定した割合)と偽陽性率(実際に陰性であるものを誤って陽性と判定した割合)がどのように変化するかをプロットした曲線です。正解はアであり、この曲線は、モデルがどれだけ正確に陽性と陰性を識別できるかを視覚的に示します。選択肢イ、ウ、エは、ROC曲線が示す関係とは異なります。例えば、適合率(Positive Predictive Valueとも呼ばれ、陽性と予測したもののうち実際に陽性であった割合)は、ROC曲線では直接扱われません。そのため、ROC曲線は真陽性率と偽陽性率の関係を示すものという説明が最も適切です。

この解説は?
AI生成

解説は公式の問題文・公式解答を基に作成しています。 事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があるため、 重要な判断は必ずリンク先の公式資料でご確認ください。

最終更新:

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