問題 No.1837
機械学習の2値分類モデルにおける評価指標の一つである適合率（Precision）の算出式として、適切なものを選択せよ。
【正解の解説】
真陽性の数を、真陽性と偽陽性の和で割った値である
これは迷惑メールフィルターに例えると、「『迷惑メールだ』と判定してゴミ箱に入れたメールのうち、本当に迷惑メールだったものの割合」を意味します。つまり、自分が撃った矢がどれだけ正確に的の中心に当たったかという「的中率」を表しており、無関係な一般メールを誤って迷惑メール扱いしていないかを厳しくチェックする指標になります。
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【その他の選択肢の解説】
真陽性の数を、真陽性と偽陰性の和で割った値である
初学者が最も混同しやすいのが適合率と再現率のペアです。こちらは「実際に存在する迷惑メールのうち、フィルターがどれだけ取りこぼさずにキャッチできたか」を表す再現率の計算式であり、分母が予測基準か実態基準かという決定的な違いがあります。
真陽性と真陰性の和を、全データの総数で割った値である
真陽性と真陰性の和を全データで割る算出方法は、テストの点数で言えば「合格した人と不合格だった人のうち、判定が当たっていた総数」を見る全体的な正解率です。データの偏りがある不均衡データでは、この数値が高く見えても肝心の見逃しを見落とす危険性があります。
偽陽性の数を、偽陽性と偽陰性の和で割った値である
誤って陽性と判定した偽陽性を分子や分母に誤って配置しているため、実務の評価指標としては意味をなさない数値になります。試験ではこのような似たような用語の組み合わせで受験者を混乱させる罠としてよく出題されるため注意が必要です。