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。
選択肢
- 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。
正解と解説
正解：ア 真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
ROC曲線は、2クラス分類の判別しきい値を変化させたときに、横軸に偽陽性率（実際は陰性なのに陽性と判定した割合）、縦軸に真陽性率（実際に陽性のものを正しく陽性と判定した割合）をとって描く曲線である。左上に近いほど性能がよく、その下側の面積AUCがモデルの評価指標として使われる。
選択肢ごとの解説
- ア真陽性率と偽陽性率の関係を描いたもので、ROC曲線の定義そのもの。
- イ真陽性率（再現率）と適合率の関係を描くのはPR曲線であり、ROC曲線ではない。
- ウ正解率と適合率を組み合わせた曲線は一般的な評価図ではない。
- エ適合率と偽陽性率の組合せもROC曲線の定義には当てはまらない。
この問題に出た用語
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出典・参考
最終更新：2026-10-06／解説・選択肢ごとの解説は資格暗記が独自に作成しています。問題文と選択肢の出典は上記のとおりです。