AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第1回 問36・機械学習の概要（モデルの選択・評価）

ROC曲線とAUC

1. A

   正しく予測できたデータの件数そのものを表す。

2. B

   値が0に近いほど、モデルの性能が高い。

3. C

   適合率と再現率の調和平均である。

4. D

   ROC曲線の下側の面積で、1に近いほど性能が高く、0.5はランダムに予測した場合と同じくらいである。

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正解：D

AUC は ROC曲線の下の面積で、1に近いほどよく、0.5はランダムな予測と同程度。

ROC曲線は左上に近いほど良く、対角線はランダム（AUC = 0.5）。AUCは曲線の下の面積。

• A

  誤り。AUC は件数ではなく、0から1の値をとる指標。

• B

  誤り。1に近いほど性能が高い。

• C

  誤り。これは F値の説明。

• D

  正しい。ROC曲線は、判定のしきい値を変えたときの偽陽性率と真陽性率の関係を描いたもの。

学習のポイント：ROC曲線の横軸（偽陽性率）と縦軸（真陽性率）を押さえる。

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