AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner AI と機械学習の基礎 問8
AI と機械学習の基礎／ML 開発ライフサイクル（データ収集・学習・評価・デプロイ・MLOps）不正取引の検知モデルを評価しています。不正取引は全体の 0.5% しかなく、不正を見逃すと大きな損失につながります。そのため、実際に発生している不正取引のうち、どれだけをモデルが不正と検出できたかを重視して評価したいと考えています。重視すべき評価指標はどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「AI と機械学習の基礎」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A再現率（Recall）
- B正解率（Accuracy）
- C適合率（Precision）
- D特異度（Specificity）
正解：A
解説
再現率は「実際に陽性（不正）であるもののうち、モデルが陽性と予測できた割合」で、見逃し（偽陰性）を減らしたい場面で重視します。不正が 0.5% しかない不均衡データでは、すべてを正常と予測しても正解率が 99.5% になるため、正解率だけでは不正検知の性能を評価できません。適合率は「不正と予測したもののうち実際に不正だった割合」で、誤検知の少なさを表します。
選択肢ごとの解説
- A正しい。実際の不正のうち検出できた割合を表す再現率が、見逃しを重視する要件に合致します。
- B誤り。不均衡データでは、全件を正常と予測しても正解率は高くなってしまい、不正の検出力を反映できません。
- C誤り。適合率は不正と予測したもののうち本当に不正だった割合で、誤検知の少なさの指標です。見逃しの少なさは表しません。
- D誤り。特異度は実際に正常なものを正常と判定できた割合で、不正の検出力ではなく正常取引の判定精度を表します。