AIソリューションの実装とユースケース計算問題
スパム検知モデルを評価するため500件のメールでテストしました。結果は真陽性（スパムをスパムと判定）240件、真陰性（正常を正常と判定）210件、偽陽性（正常をスパムと判定）30件、偽陰性（スパムを見逃し）20件でした。このモデルのF1スコアとして最も近い値はどれですか？（F1 = 2×Precision×Recall / (Precision+Recall)）
A.約0.909← 正解
✓ 正解です。Precision=240/270≈0.889、Recall=240/260≈0.923、F1=2×0.889×0.923/(0.889+0.923)≈0.906≒0.909です。
B.約0.923
✗ 0.923は再現率（Recall）=240/(240+20)の値であり、F1スコアではありません。
C.約0.889
✗ 0.889は適合率（Precision）=240/(240+30)の値であり、F1スコアではありません。
D.約0.900
✗ 0.900はおおよその概算に過ぎず、正確なF1スコアの計算結果は約0.906です。