AIと機械学習の基礎概念定義問題
機械学習における「精度（Accuracy）」の計算式として正しいものはどれか？
A.真陽性（TP） ÷ （真陽性（TP） + 偽陽性（FP））
✗ これは「適合率（Precision）」の計算式です。陽性と予測したうちの正解割合を表します。
B.真陽性（TP） ÷ （真陽性（TP） + 偽陰性（FN））
✗ これは「再現率（Recall）」の計算式です。実際の陽性のうち正しく検出できた割合を表します。
C.（真陽性（TP） + 真陰性（TN）） ÷ 全サンプル数← 正解
✓ 正解です。精度（Accuracy）は全サンプルのうち正しく分類されたサンプルの割合で計算されます。
D.2 × （適合率 × 再現率） ÷ （適合率 + 再現率）
✗ これは「F1スコア」の計算式です。適合率と再現率の調和平均を表します。