1.3標準
不正取引は全件の0.1%しかない。
モデルの精度だけでは見逃しを評価できない。
対応として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
不均衡データでは正解率だけでなく陽性の適合率・再現率などを使い、評価時のサンプリングと実運用の発生率を明示する。
詳細解説
誤り少数クラスを評価から削除する
最も重要な陽性の性能が分からなくなる。
誤り全件を正常と判定するモデルを高精度として採用する
不正を一件も検出できず、業務目的を満たさない。
正しい検証・テストでも実運用の発生率と評価目的を明示する
サンプリングした結果を本番性能と誤解しないためである。
正しい適合率・再現率・F1など陽性クラスの指標を併用する
多数派を当て続けるだけの高い正解率では見逃しを捉えられない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01ガイドDomain 1.3の分類評価と不均衡データを確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
多数派だけで高く見える正解率の限界を説明できる。
理解のポイント
- 不均衡
- 適合率
- 再現率
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
クラス不均衡
クラスごとの件数に大きな偏りがあるデータ状態。
F1スコア
適合率と再現率の調和平均で、両方のバランスを評価する指標。
問題IDAWS-AIF-113
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
誤り・権利侵害を報告