ROC曲線で用いられる偽陽性率の説明｜科目A-1 令和7年 秋期午前試験 問3
出典：令和7年秋期 午前 問3
分野：基礎理論（中分類） ／ 情報に関する理論
■7問中0問正解
■正答率：0%
AIにおける機械学習において，2クラス分類モデルの評価方法の一つであるROC曲線で用いられる偽陽性率の説明として，最も適切なものはどれか。ここで，分類されるデータには正しいものと間違っているものが含まれるものとする。
- ア："間違い"と予測したデータのうち，実際は"正しい"データの割合
- イ：実際に"間違い"であるデータに対し，誤って"正しい"と予測したデータの割合
- ウ：実際に"間違い"であるデータに対し，正しく"間違い"と予測したデータの割合
- エ：全データのうち，実際に正しく予測できなかったデータの割合