機械学習の基礎比較問題
分類問題における精度（Accuracy）と再現率（Recall）の違いを説明している選択肢はどれか。
A.精度は全予測のうち正解の割合で、再現率は陽性と判定すべきデータのうち正しく判定できた割合である← 正解
✓ 正解です。精度はAccuracy=(TP+TN)/(全体)、再現率はRecall=TP/(TP+FN)で、両者は異なる視点から性能を測定します。
B.精度と再現率は同じ指標で、異なる計算方法で表現しているだけである
✗ 精度と再現率は異なる指標であり、データバランスや問題特性によって結果が大きく異なります。
C.再現率は精度より常に高い値を示し、より信頼性の高い指標である
✗ 再現率が精度より常に高いわけではなく、データの特性や閾値設定に依存します。
D.精度は偽陽性を重視し、再現率は偽陰性を重視する指標である
✗ 精度は全体的な正解率を、再現率は陽性クラスの検出率を評価する指標です。