ROC曲線で用いる偽陽性率の説明
テクノロジ難易度: ★★★☆☆
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。
出典: 令和7年度秋期 応用情報技術者 午前 問3
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。