機械学習の基礎定義問題
機械学習における「精度（Accuracy）」の定義として、最も正確なものはどれか。
A.モデルが正しく予測したサンプル数を、全サンプル数で割った値← 正解
✓ 正解です。精度は(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)で計算され、全体的な正解率を示します。
B.モデルが陽性と予測したもののうち、実際に陽性であった割合
✗ これは「適合率（Precision）」の定義です。陽性予測の正確性を測ります。
C.実際の陽性のうち、モデルが正しく陽性と予測できた割合
✗ これは「再現率（Recall）」の定義です。実際の陽性をどれだけ捉えられたかを測ります。
D.モデルの予測値と実際の値の二乗平均平方根
✗ これは「RMSE（二乗平均平方根誤差）」で、回帰タスクの評価指標です。