令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3
テクノロジ／基礎理論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。
出典：令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3
- 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：ア
解説
ROC 曲線（Receiver Operating Characteristic curve）は，2 クラス分類モデルの判定しきい値を変化させながら，横軸に偽陽性率（FPR），縦軸に真陽性率（TPR）をプロットした曲線です。曲線の下側の面積（AUC）が 1 に近いほど分類性能が高いと評価されます。
選択肢ごとの解説
- ア正しい。ROC 曲線は真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線です。
- イ誤り。真陽性率（再現率）と適合率の関係を示すのは PR 曲線（Precision-Recall 曲線）です。
- ウ誤り。正解率と適合率の関係を示す曲線は ROC 曲線ではありません。
- エ誤り。適合率と偽陽性率の組合せは ROC 曲線の軸ではありません。ROC 曲線の軸は真陽性率と偽陽性率です。