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。
- 真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
- 真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。
- 正解率と適合率の関係を示す曲線である。
- 適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
解答
ア
解説
検査結果と正解の関係は次表の通りであり、これを混同行列と言います。
ここで、真陽性率 = TP / (TP + FN)、偽陽性率 = FP / (TN + FP)、と定義され、ROC曲線は、これらの関係をグラフ化したものになります。
したがって、ア（真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。）が正解です。
| 検査結果 | |||
| 陽性 | 陰性 | ||
| 正 解 |
陽性 | 真陽性（TP） | 偽陰性（FN） |
| 陰性 | 偽陽性（FP） | 真陰性（TN） | |
参考情報
分野・分類
| 分野 | テクノロジ系 |
| 大分類 | 基礎理論 |
| 中分類 | 基礎理論 |
| 小分類 | 情報に関する理論 |
出題歴
- AP 令和5年度春期 問3
