二値分類モデルを業務に導入するときの、評価指標の選び方に関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。
1つ選んでください
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解説
正解B
ポイント
誤検出（偽陽性）を減らしたいなら適合率、見逃し（偽陰性）を減らしたいなら再現率を重視します。
選択肢ごとの解説
- A
適切
不良品の見逃しは、陽性を陰性と判定する偽陰性です。再現率は実際の不良品のうち検出できた割合なので、偽陰性が減るほど高くなります。
- B
不適切 ◯ 正解
必要なメールを迷惑メールと判定する誤りは、陰性を陽性と判定する偽陽性です。偽陽性を減らしたいときは、陽性と判定したもののうち正しかった割合である適合率を重視します。
- C
適切
すべての取引を正常と判定するだけでも、正解率は99.9%になります。そのモデルは不正利用を1件も見つけられないため、再現率や適合率もあわせて確認します。
- D
適切
F値は適合率と再現率の調和平均で、2×真陽性÷(2×真陽性+偽陽性+偽陰性)とも書けます。偽陽性と偽陰性が対称に入るため、両方の誤りを同程度に重視する場面で、モデルを1つの数値で比べるのに向いています。
試験での狙われ方
業務の場面を示し、どちらの誤りが重いかから重視すべき指標を選ばせる形が典型的です。まず何を陽性としているかを確認します。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目10 モデルの選択・評価） 2026年10月30日閲覧
- scikit-learn User Guide 3.4 Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions （Precision, recall and F-measures） 2026年10月30日閲覧