令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3
テクノロジAI・データ活用AI の技術(機械学習・生成AI の仕組み)
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。
解答・解説
正解: ア. 真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線は、AIにおける機械学習の2クラス分類モデルの性能を評価するためのグラフです。
縦軸に真陽性率（TPR：True Positive Rate）、横軸に偽陽性率（FPR：False Positive Rate）をプロットし、分類の閾値を変化させたときの両者の関係を示します。
したがって、正解は「真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。」となります。
各選択肢の解説
- ア（正解）: ROC曲線の正しい説明です。
- イ（誤り）: 真陽性率（再現率）と適合率の関係を示す曲線は、PR曲線（Precision-Recall curve）と呼ばれます。主に不均衡データの評価に用いられます。
- ウ（誤り）: 正解率と適合率の関係を示す一般的な評価曲線は存在しません。
- エ（誤り）: 適合率と偽陽性率の関係を示す一般的な評価曲線は存在しません。