令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問3

2クラス分類では、「正しい」を陽性クラス、「間違い」を陰性クラスとみなすことが多いです。
偽陽性率は、実際には陰性であるデータのうち、陽性と誤って判定したものの割合を表します。混同行列では次の式で表されます。

偽陽性率 ＝ FP ÷ (FP + TN)
（FP: 偽陽性、TN: 真陰性）

各選択肢をこの定義と照らし合わせて確認します。

• ア: “間違い” と予測したデータのうち、実際は “正しい” データの割合。
  これは「陰性と予測したデータの中で、実際は陽性であったものの割合」ですので、偽陽性率ではありません。

• イ: 実際に “間違い” であるデータに対し、誤って “正しい” と予測したデータの割合。
  これは「実際に陰性であるデータのうち、陽性と誤判定したデータの割合」を表しており、偽陽性率の定義そのものです。

• ウ: 実際に “間違い” であるデータに対し、正しく “間違い” と予測したデータの割合。
  これは「実際に陰性であるデータを正しく陰性と判定した割合」であり、特異度（真陰性率）に相当します。偽陽性率ではありません。

• エ: 全データのうち、実際に正しく予測できなかったデータの割合。
  これは全体の誤分類率（エラー率）を表しており、偽陽性率とは異なります。

以上より、偽陽性率の説明として最も適切なのはイです。

答え

イ: 実際に “間違い” であるデータに対し、誤って “正しい” と予測したデータの割合