Azure MLプラットフォーム計算
Azure MLの分類モデルの性能評価で、真陽性(TP)が156件、偽陽性(FP)が24件、真陰性(TN)が680件、偽陰性(FN)が40件得られました。このモデルの精度(Accuracy)はおよそいくつでしょうか？
A.86.6%
✗ この値は計算が不正確です。精度は(TP+TN)÷(TP+FP+TN+FN)で計算され、(156+680)÷900=836÷900≈92.9%になります。
B.89.2%
✗ この値は部分的な計算です。正確な精度計算では、(156+680)÷(156+24+680+40)=836÷900を求める必要があります。
C.92.9%← 正解
✓ 正解です。精度=(TP+TN)÷(TP+FP+TN+FN)=(156+680)÷(156+24+680+40)=836÷900≈92.9%となります。
D.95.1%
✗ この値は計算結果より大きい値です。(156+680)÷900=836÷900≈92.9%であり、95.1%にはなりません。
この問題のポイント
精度=(TP+TN)÷(TP+FP+TN+FN)=(156+680)÷(156+24+680+40)=836÷900≈92.9%となります。
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