AIソリューションの実装とユースケース計算問題
ある画像分類モデルを1000件のテストデータで評価したところ、以下の混同行列の結果が得られました。 実際:陽性 / 予測:陽性 = 420件（真陽性） 実際:陰性 / 予測:陽性 = 80件（偽陽性） 実際:陽性 / 予測:陰性 = 30件（偽陰性） 実際:陰性 / 予測:陰性 = 470件（真陰性） このモデルの「適合率（Precision）」として正しいものはどれですか？
A.約84.0%← 正解
✓ 正解です。適合率 = TP / (TP + FP) = 420 / (420 + 80) = 420 / 500 = 0.84（84.0%）です。
B.約93.3%
✗ 93.3%は再現率（Recall）TP/(TP+FN)=420/(420+30)=93.3%であり、適合率ではありません。
C.約84.0%と約93.3%は同じ
✗ 適合率と再現率は異なる指標であり、この問題では84.0%と93.3%は異なる値です。
D.約82.5%
✗ 82.5%はAccuracy（正解率）=(TP+TN)/全件=(420+470)/1000=89.0%とも異なり誤りです。