機械学習の評価計算
医療診断モデルの評価で、真陽性（TP）= 72、偽陰性（FN）= 18 の場合、再現率（Recall）はどれか？
A.0.75（75%）
✗ わずかに低い値です。再現率 = TP / （TP + FN）を正しく計算すると80%になります。
B.0.80（80%）← 正解
✓ 正解です。再現率＝72/（72+18）= 72/90 = 0.80 = 80%です。陽性を正しく検出した割合を示します。
C.0.90（90%）
✗ この値は高すぎます。分母または分子の計算に誤りがあります。
D.0.85（85%）
✗ わずかに高い値です。再現率の計算では偽陰性のみを考慮し、偽陽性は含まれません。
この問題のポイント
再現率＝72/（72+18）= 72/90 = 0.80 = 80%です。陽性を正しく検出した割合を示します。
「機械学習の評価」の他の問題
スパムフィルターで「正常メールを誤ってスパムと判定する（誤検知）」を極力防ぎたい場合に最優先すべき指標はどれか？AUC-ROCスコアが0.5のモデルはどのような状態を示すか？回帰モデルの評価指標として「予測値と実際値の差の二乗の平均の平方根」を計算するものはどれか？不均衡データ（陽性99%・陰性1%）において「精度（Accuracy）だけが高い（99%）」モデルの問題点はどれか？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？医療診断モデルで「疾患有りと予測したが実際は無い（偽陽性）」を減らしたい場合と、「疾患有りを見落とす（偽陰性）」を減らし…
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。