令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3

ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）は、2クラス分類モデルにおいて、モデルの予測性能を評価するために使われます。
ROC曲線では、以下の2つの指標の関係を示します：

1. 真陽性率（True Positive Rate, TPR）
   - TPR = 真陽性 / (真陽性 + 偽陰性)
   - 実際に正しいデータを正しく予測した割合を示します。

2. 偽陽性率（False Positive Rate, FPR）
   - FPR = 偽陽性 / (偽陽性 + 真陰性)
   - 実際は誤っているデータを誤って陽性と予測してしまった割合を示します。

選択肢の確認

• ア: 真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
  正しい。ROC曲線は真陽性率と偽陽性率の関係を示します。

• イ: 真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。
  誤り。真陽性率と適合率の関係は Precision-Recall曲線 で示されます。

• ウ: 正解率と適合率の関係を示す曲線である。
  誤り。正解率と適合率の関係はROC曲線では示されません。

• エ: 適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
  誤り。適合率と偽陽性率の関係もROC曲線とは異なります。

答え

ア: 真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。