機械学習の評価比較
分類モデルの評価において、適合率（Precision）と再現率（Recall）の違いとして最も正確なものはどれか？
A.適合率は予測が陽性の中で実際も陽性の割合であり、再現率は実際の陽性の中で正しく予測できた割合である← 正解
✓ 正解です。適合率（TP/(TP+FP)）は「陽性と予測した中での正確さ」、再現率（TP/(TP+FN)）は「実際の陽性をどれだけ見つけたか」を表します。
B.適合率は全体の正解率を表し、再現率はモデルの偏りを表す指標である
✗ 精度（Accuracy）が全体の正解率を表す指標です。適合率と再現率は異なる観点から予測の品質を測ります。
C.適合率はテストデータでの精度を表し、再現率は訓練データでの精度を表す
✗ 適合率と再現率は両方ともテストデータで計算されます。訓練データと評価データの分割ではありません。
D.適合率と再現率は同じ意味であり、呼び方が異なるだけである
✗ 適合率と再現率は異なる定義の指標です。誤検知と見落とし、どちらを重視するかで使い分けられます。
この問題のポイント
適合率（TP/(TP+FP)）は「陽性と予測した中での正確さ」、再現率（TP/(TP+FN)）は「実際の陽性をどれだけ見つけたか」を表します。
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