AI用語定義
「精度（Accuracy）」と「適合率（Precision）」の違いについて、最も適切な説明はどれか？
A.精度は全体的な予測の正確さを、適合率はポジティブ予測の正確さをそれぞれ測定する← 正解
✓ 正解です。精度は(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)で全予測の正確さ、適合率はTP/(TP+FP)でポジティブ予測中の正確さを示します。
B.精度はトレーニングデータでの性能を、適合率はテストデータでの性能を測定する
✗ 精度と適合率の違いはデータセットの区別ではなく、測定対象が異なる指標です。
C.精度はモデルの複雑さを、適合率は予測速度をそれぞれ測定する
✗ 精度と適合率は両方とも予測の正確さを測定する指標であり、モデルの複雑さや速度ではありません。
D.精度はバイアス検出に、適合率はデータ品質評価に用いられる
✗ 精度と適合率はバイアス検出やデータ品質評価の指標ではなく、分類性能を測定します。
この問題のポイント
精度は(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)で全予測の正確さ、適合率はTP/(TP+FP)でポジティブ予測中の正確さを示します。
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