ROC 曲線
出典: 令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3 (IPA)
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。
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正解: ア
- ア: 横軸を偽陽性率、縦軸を真陽性率とした曲線が ROC 曲線です。正しい答えです。
- イ: 真陽性率 (再現率) と適合率の関係を示すのは PR 曲線です。
- ウ: 正解率と適合率の関係を示す曲線は、ROC 曲線ではありません。
- エ: ROC 曲線は適合率を使いません。偽陽性率と真陽性率の関係を示します。
ポイント
- ROC 曲線: 2 クラス分類で、判定のしきい値を変えたときの 偽陽性率 (横軸) と 真陽性率 (縦軸) の関係を描いた曲線です。
- 曲線の下の面積 (AUC) が 1 に近いほど、よいモデルです。
- 適合率と再現率 (真陽性率) の関係を描くものは PR 曲線といいます。