ホーム › 応用情報技術者試験 › 令和7年度 秋期 › 問3令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 問3テクノロジ系テクノロジ系2025年☆ ブックマーク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。“間違い”と予測したデータのうち，実際は“正しい”データの割合実際に“間違い”であるデータに対し，誤って“正しい”と予測したデータの割合実際に“間違い”であるデータに対し，正しく“間違い”と予測したデータの割合全データのうち，実際に正しく予測できなかったデータの割合解答・解説を見る正答2解説正解はイ。 偽陽性率（False Positive Rate）は，実際は“間違い”（陰性）であるデータのうち，誤って“正しい”（陽性）と予測してしまった割合を表す。 ウの説明は逆に真陰性の割合に相当し，混同しやすいので注意する。← 問2問4 →まとめて解く令和7年度 秋期を通しで解く（80問）→この回の他の問題令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 の全80問を見る →