応用情報技術者 令和7年度 秋期 問3
AIにおける機械学習において、2クラス分類モデルの評価方法の一つであるROC曲線で用いられる偽陽性率の説明として、最も適切なものはどれか。ここで、分類されるデータには正しいものと間違っているものが含まれるものとする。
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正解：イ 実際に“間違い”であるデータに対し、誤って“正しい”と予測したデータの割合
解説
偽陽性率は、実際は陰性（間違い）のデータを誤って陽性（正しい）と予測した割合。ROC曲線は横軸に偽陽性率、縦軸に真陽性率をとる。ウは真陰性率（特異度）。
解説：panda studio（公式の正答と照合済み）
出典：令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問3