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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。

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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

この問題の用語

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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