問3
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 | 真陽性率と適合率の関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。 |
正解
ア
解説
ROC曲線（Receiver Operatorating Characteristic curve：受信者動作特性曲線）とは、しきい値を変えたときの真陽性率（TPR：true positive rate）と偽陽性率（FPR：false positive rate）をそれぞれ縦軸と横軸にプロットしたグラフのこと。
