令和5年度 春期 午前 問3
基礎理論
ROC曲線の説明
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。
- ア真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
- イ真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。
- ウ正解率と適合率の関係を示す曲線である。
- エ適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
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✓ これが正解ア真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
解説
真陽性率と偽陽性率を軸にとった曲線です。
設問は、2クラス分類モデルの評価に用いるROC曲線の説明として適切なものを四つから選ばせています。見分けの軸は、その曲線が縦横の軸に何をとっているか、という一点だけです。ROC曲線は、陽性と判定するしきい値を端から端まで動かしながら、縦に真陽性率、横に偽陽性率を打った点を結んだ線です。真陽性率は実際に陽性のもののうち陽性と当てられた割合、偽陽性率は実際は陰性なのに陽性と誤った割合で、どちらも実際の分類のほうを分母にしている点が共通します。これに対して適合率は、陽性と予測したもののほうを分母にとる指標なので、割り算の向きが違います。したがって、真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線と述べたものが正解です。しきい値を下げれば両方の率が上がり、上げれば両方が下がるため、曲線が左上へ張り出すほど当てはまりが良いと読めます。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- イ真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。:真陽性率と適合率を組み合わせたものです。この二つを軸にとる図は、取りこぼしの少なさと当たりの精度を並べた別の曲線で、陽性がごく少ない題材で使い分けられるものです。
- ウ正解率と適合率の関係を示す曲線である。:正解率と適合率を組み合わせたものです。どちらもモデル全体を一つの数に要約する指標で、しきい値を動かして点を打っていく描き方の軸として組にされるものではありません。
- エ適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。:適合率と偽陽性率を組み合わせたものです。予測した側を分母にする指標と、実際に陰性だった側を分母にする指標を一つずつ混ぜており、どちらの描き方の軸ともそろいません。
この問題の用語
- 機械学習大量のデータから、きまりを自分で見つけ出させるやり方です。集めて整えたデータを分析し、新しい傾向を導く段階で使います。
出典:令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3
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