AI用語誤り発見
以下のAIモデル評価関連の説明で誤っているものはどれか？
A.精度（Accuracy）は分類タスクにおいて、正しく予測できたサンプル数を全体のサンプル数で割った値である。
✓ この記述は正しい。全体の予測結果の中で正解した割合を示す基本的な指標である。
B.適合率（Precision）は、モデルが正と予測したもののうち、実際に正であった割合を表す。
✓ この記述は正しい。正と予測した中での正解率であり、偽陽性を考慮する指標である。
C.再現率（Recall）は、実際に正であるもののうち、モデルが見落としたサンプルの割合を表す。
✓ この記述は正しい。再現率（Recall）はTP/(TP+FN)であり、実際に正であるもののうちモデルが正しく検出できた割合を示す。
D.F1スコアは、適合率（Precision）と精度（Accuracy）の調和平均であり、バランスの取れた評価指標として機械学習で広く利用される。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくはF1スコアは適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均です。精度（Accuracy）とは無関係です。
この問題のポイント
この記述が誤りで、正しくはF1スコアは適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均です。精度（Accuracy）とは無関係です。
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