AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問36・機械学習の概要(モデルの選択・評価)

偽陽性

2値分類で「偽陽性(False Positive)」にあたるものとして、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    実際に陽性のものを、陽性と予測した。

  2. B

    実際に陽性のものを、陰性と予測した。

  3. C

    実際には陰性のものを、陽性と予測した。

  4. D

    実際に陰性のものを、陰性と予測した。

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正解:C

偽陽性は、実際には陰性のものを陽性と予測してしまうこと。

混同行列:実際と予測の組み合わせ。適合率 = TP ÷ (TP+FP)、再現率 = TP ÷ (TP+FN)、特異度 = TN ÷ (TN+FP)、正解率 = (TP+TN) ÷ 全体。
実際\予測陽性と予測陰性と予測
実際は陽性TP(真陽性)FN(偽陰性)
実際は陰性FP(偽陽性)TN(真陰性)

学習のポイント:「真・偽」は予測が当たったか、「陽性・陰性」は予測の内容を表すことを押さえる。

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