AIと機械学習の基礎概念誤り発見
モデル評価指標に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？
A.適合率（Precision）は、モデルが陽性と予測したサンプルのうち、実際に陽性であった割合を示す指標である。
✓ この記述は正しい。適合率（Precision）= TP / (TP + FP) であり、陽性予測の正確さを示す。
B.再現率（Recall）は、実際に陽性であるサンプルのうち、モデルが正しく陽性と予測できた割合を示す指標である。
✓ この記述は正しい。再現率（Recall）= TP / (TP + FN) であり、陽性の見逃しの少なさを示す。
C.F1スコアは適合率と再現率の調和平均であり、両指標のバランスを評価するために使用される。
✓ この記述は正しい。F1スコアは適合率と再現率の調和平均（2×P×R / (P+R)）であり、バランス評価に使われる。
D.ROC-AUCスコアが0.5に近いほど、モデルの識別性能が高いことを示す。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくはROC-AUCが0.5に近いほどランダム予測に近く性能が低く、1.0に近いほど識別性能が高い。