基礎理論｜令和5年度 ITパスポート試験 問76
品質管理担当者が行っている検査を自動化することを考えた。10,000枚の製品画像と，それに対する品質管理担当者による不良品かどうかの判定結果を学習データとして与えることによって，製品が不良品かどうかを判定する機械学習モデルを構築した。100枚の製品画像に対してテストを行った結果は表のとおりである。品質管理担当者が不良品と判定した製品画像数に占める，機械学習モデルの判定が不良品と判定した製品画像数の割合を再現率としたとき，このテストにおける再現率は幾らか。
単位 枚
| 機械学習モデルによる判定：不良品 | 機械学習モデルによる判定：良品 | ||
|---|---|---|---|
| 品質管理担当者による判定 | 不良品 | 5 | 5 |
| 品質管理担当者による判定 | 良品 | 15 | 75 |
- 0.05
- 0.25
- ✓ これが正解0.50
- 0.80
解説
担当者が不良品とした10枚のうち5枚なので0.50です。
この判定は、10,000枚の学習データを与えて作った機械学習モデルによるものです。再現率は、設問の中で、品質管理担当者が不良品と判定した製品画像数に占める、機械学習モデルも不良品と判定した数の割合と定められています。したがって、分母は担当者が不良品と判定した枚数、分子はそのうちモデルも不良品と判定した枚数です。表を読むと、担当者が不良品と判定したのは、モデルが不良品としたもの5枚と、モデルが良品としたもの5枚の合計10枚です。このうちモデルも不良品としたのは5枚なので、5を10で割って0.50になります。モデルが不良品と判定した20枚を分母に取らないことが読み取りの分かれ目です。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- 0.05は、担当者もモデルも不良品とした5枚を、テストした100枚全体で割った値です。分母が全体になっており、担当者が不良品と判定した数に占める割合を求めるという定めから外れています。
- 0.25は、担当者もモデルも不良品とした5枚を、モデルが不良品と判定した20枚で割った値です。分母をモデルの側に取っており、担当者の判定を分母とする再現率とは別の指標になります。
- 0.80は、正しく判定できた枚数を全体で割った値に近い形です。全体としてどれだけ当たったかを見る指標であって、見落としの少なさを表す再現率とは見ているものが違います。分母に何を置くかで、同じ表から違う数字が出ます。求められている定めを読み直すのが確実です。
この問題に関係する言葉
- 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。
- 再現率
- 学習データ
出典：令和5年度 ITパスポート試験 問76（改変：原典の図表をテキストに書き起こした）
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