偽陽性率（False Positive Rate: FPR）は、実際には「間違い（陰性）」であるデータの中から、誤って「正しい（陽性）」と予測されたデータの割合を示します。これは、真の陰性と偽陽性の合計に対する偽陽性の割合として算出され、選択肢イの説明がこれに最も合致します。
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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
偽陽性率（False Positive Rate: FPR）は、実際には「間違い（陰性）」であるデータの中から、誤って「正しい（陽性）」と予測されたデータの割合を示します。これは、真の陰性と偽陽性の合計に対する偽陽性の割合として算出され、選択肢イの説明がこれに最も合致します。
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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