令和7年度秋期情報処理安全確保支援士午前I 問2 の正解は？

正解は「イ: 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」です。

この問題はどの分野から出題されていますか？

情報処理安全確保支援士の「基礎理論」分野から出題されています。

公式の暗記ではなく、ビット表現や真理値表を「手で書ける」状態を作る。例題を3パターン以上手で解いて感覚化する。

情報処理安全確保支援士令和7年度秋期午前I問 2

情報処理安全確保支援士 の「基礎理論」分野から出題されています。

難度

標準

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。

ア“間違い”と予測したデータのうち、実際は“正しい”データの割合

イ実際に“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

ウ実際に“間違い”であるデータに対し、正しく“間違い”と予測したデータの割合

エ全データのうち、実際に正しく予測できなかったデータの割合

結論 → 詳細 → 補足の 3 層構成

展開

解説Layer 1

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。

この解説は？

この解説は AI 生成です（詳細）

解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。

AI は事実誤認・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ります。重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。

解説の検証プロセス・誤り報告フローは運営透明性レポートで公開しています。

※ AI 生成の解説は誤りを含む可能性があります。重要な判断は IPA 公式資料でご確認ください。

最終更新: 2026年5月5日

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