機械学習の基礎応用
分類タスクで、モデルAは精度88%・再現率92%・適合率75%、モデルBは精度85%・再現率68%・適合率94%です。顧客の苦情対応システムで「実際の苦情を見落とさない」ことが最優先とされています。この要件の下で、どのモデルを選択すべき理由は何ですか?
A.モデルAは適合率が低く偽陽性が多いため、無関係なメッセージまで苦情と判定する誤りが発生する
✗ 適合率が低い点は事実ですが、「見落とさない」という要件では再現率の高さ(実際の苦情の捕捉率)の方が優先度が高く、モデルAを否定する根拠にはなりません。
B.モデルBは再現率が低く、実際の苦情の32%を見落とす可能性があり、最優先要件に違反する← 正解
✓ 正解です。「苦情を見落とさない」という要件は高い再現率を必要とします。モデルBの再現率68%では32%の苦情を見逃し、要件を満たせません。再現率92%のモデルAを選択すべきです。
C.モデルBの適合率94%は非常に高く、精度85%もモデルAに近いため、総合的なバランスが優れている
✗ 適合率と精度のバランスに注目していますが、要件は「見落とさない」ことであり、再現率を最優先すべきです。モデルBの再現率68%はこの要件を満たしません。
D.モデルBの適合率94%が最も高いため、判定の信頼性が最も高く、選択すべきである
✗ 適合率が高い=偽陽性が少ないということですが、顧客苦情では実際の苦情を見落とさないことが最優先のため、再現率の方が重要です。
この問題のポイント
「苦情を見落とさない」という要件は高い再現率を必要とします。モデルBの再現率68%では32%の苦情を見逃し、要件を満たせません。再現率92%のモデルAを選択すべきです。
「機械学習の基礎」の他の問題
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。