Azure ML定義問題
分類モデルで「実際に陽性である人のうち、正しく陽性と予測できた割合」を示す指標はどれか。
A.正解率（Accuracy）
✗ 全体の中で正しかった割合。不均衡データでは少数クラスの見逃しを見落とすリスクがある。
B.適合率（Precision）
✗ 「陽性と予測した人のうち」実際に陽性だった割合。分子・分母の条件が異なる。
C.再現率（Recall）← 正解
✓ 正解。実際の陽性者をどれだけ見逃さずに検出できたか（感度・TP率）を示す指標。
D.RMSE（二乗平均平方根誤差）
✗ 回帰モデルの評価指標。分類タスクには使わない。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。