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。

選択肢

• ア“間違い”と予測したデータのうち、実際は“正しい”データの割合
• 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
• ウ実際に“間違い”であるデータに対し、正しく“間違い”と予測したデータの割合
• エ全データのうち、実際に正しく予測できなかったデータの割合

正解と解説

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

ROC曲線は縦軸に真陽性率、横軸に偽陽性率をとる。偽陽性率は「実際は陰性であるデータのうち、誤って陽性と判定した割合」であり、FP/(FP+TN)で計算する。本問では“正しい”を陽性クラスとみなすので、実際は“間違い”のデータを誤って“正しい”と予測した割合が該当する。

選択肢ごとの解説

• ア予測を分母にした指標であり、適合率の裏返し（誤検出率）にあたる。偽陽性率は実際の陰性を分母にする点が異なる。
• イ正解。実際の陰性（“間違い”）を分母とし、誤って陽性（“正しい”）と判定した件数の割合で、FP/(FP+TN)にあたる。
• ウ実際の陰性を正しく陰性と判定した割合であり、これは真陰性率（特異度）である。偽陽性率は1からこれを引いた値。
• エ全データを分母にした誤り全体の割合で、これは誤分類率（1−正解率）である。

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