MLの概念誤り発見
機械学習モデルの評価指標に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。
A.適合率（Precision）は、モデルが陽性と予測したもののうち、実際に陽性だった割合を示す。
✓ この記述は正しい。適合率は予測陽性の中の正解率を示す重要な指標である。
B.再現率（Recall）は陽性サンプルのうち、モデルが正しく陽性と予測できた割合を表す。
✓ この記述は正しい。再現率は実際の陽性をどれだけ見落とさないかを測定する。
C.accuracy（精度）はすべてのデータセットにおいて、モデル性能の唯一の信頼できる指標である。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、accuracy単独は不均衡データセットでは信頼性に欠ける。複数の指標を組み合わせて評価する必要がある。
D.F1スコアは適合率と再現率の調和平均で、バランスの取れた評価に用いられる。
✓ この記述は正しい。F1スコアは両指標のバランスを取った総合評価に有用である。
この問題のポイント
この記述が誤りで、accuracy単独は不均衡データセットでは信頼性に欠ける。複数の指標を組み合わせて評価する必要がある。
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