ROC曲線で用いられる偽陽性率（False Positive Rate, FPR）は、実際に陰性（ここでは「間違い」）であるデータの中で、誤って陽性（ここでは「正しい」）と予測してしまったデータの割合を示す評価指標です。
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AIにおける機械学習において、2クラス分類モデルの評価方法の一つである ROC 曲線で用いられる偽陽性率の説明として、最も適切なものはどれか。ここで、分類されるデータには正しいものと間違っているものが含まれるものとする。
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
ROC曲線で用いられる偽陽性率（False Positive Rate, FPR）は、実際に陰性（ここでは「間違い」）であるデータの中で、誤って陽性（ここでは「正しい」）と予測してしまったデータの割合を示す評価指標です。
これは混同行列においてFP / (FP + TN)で計算され、システムが陰性データをどれだけ誤って陽性と判断したかを表します。したがって、選択肢イの「実際に“間違い”であるデータに対し、誤って“正しい”と予測したデータの割合」が最も適切な説明です。
解説は Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しています。 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 IPA 公式資料でご確認ください。
最終更新:
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