AIにおける機械学習で、2クラス分類モデルの評価方法として用いられるROC曲線の説明として、適切なものはどれか。

選択肢

• ア真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
• イ真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。
• ウ正解率と適合率の関係を示す曲線である。
• エ適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。

正解と解説

正解：ア 真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。

ROC曲線は、2クラス分類の判別しきい値を変化させたときに、横軸に偽陽性率（実際は陰性なのに陽性と判定した割合）、縦軸に真陽性率（実際に陽性のものを正しく陽性と判定した割合）をとって描く曲線である。左上に近いほど性能がよく、その下側の面積AUCがモデルの評価指標として使われる。

選択肢ごとの解説

• ア真陽性率と偽陽性率の関係を描いたもので、ROC曲線の定義そのもの。
• イ真陽性率（再現率）と適合率の関係を描くのはPR曲線であり、ROC曲線ではない。
• ウ正解率と適合率を組み合わせた曲線は一般的な評価図ではない。
• エ適合率と偽陽性率の組合せもROC曲線の定義には当てはまらない。

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