3.3標準
不正検知の分類器を評価する。
見逃しを減らしたいが、誤検知の件数も把握したい。
適合率・再現率の説明として正しいものを2つ選べ。
× 不正解
適合率は陽性予測の正確さ、再現率は実際の陽性を拾う割合である。要件に応じて両者のバランスを評価する。
詳細解説
正しい適合率は、不正と予測したもののうち実際に不正だった割合
適合率は陽性と予測した結果の正確さを表す。
適合率は陽性と予測した結果の正確さを表す。
問題の要件では、適合率は、不正と予測したもののうち実際に不正だった割合が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい再現率は、実際の不正のうち不正と検出できた割合
再現率は実際の陽性をどれだけ拾えたかを表す。
再現率は実際の陽性をどれだけ拾えたかを表す。
問題の要件では、再現率は、実際の不正のうち不正と検出できた割合が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り再現率が高ければ誤検知は必ずゼロになる
再現率と誤検知は別の観点で、トレードオフが生じる場合がある。
再現率と誤検知は別の観点で、トレードオフが生じる場合がある。
問題の要件では、再現率が高ければ誤検知は必ずゼロになるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り適合率と再現率は回帰の平均二乗誤差と同じ指標
適合率・再現率は分類の混同行列に基づく指標である。
適合率・再現率は分類の混同行列に基づく指標である。
問題の要件では、適合率と再現率は回帰の平均二乗誤差と同じ指標が解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01ガイドのDomain 3.3で分類評価指標の意味を確認する。期待される結果
適合率と再現率を分母の違いで説明し、見逃し・誤検知との関係を整理できる。理解のポイント
- 適合率
- 再現率
- 混同行列
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
適合率
陽性と予測した結果のうち、真に陽性だった割合。
再現率
実際に陽性であるもののうち、陽性として検出できた割合。
問題IDAWS-AIF-043
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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