令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 問3

解説

正解は2です。 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線は、横軸に偽陽性率、縦軸に真陽性率をとって分類モデルを評価するグラフです。 ここでは“正しい”を陽性、“間違い”を陰性とみなします。 偽陽性率は、実際には陰性であるデータのうち、誤って陽性と予測したものの割合です。 【選択肢別解説】 1：× “間違い”と予測したデータのうち実際は“正しい”ものの割合は、陰性予測の中の誤りの割合です。 偽陽性率は「実際に陰性のデータ」を分母にします。 2：○ 実際に“間違い”（陰性）であるデータを分母とし、誤って“正しい”（陽性）と予測した割合なので、偽陽性率の定義そのものです。 3：× 実際に“間違い”のデータを正しく“間違い”と予測した割合は、真陰性率（特異度）です。 偽陽性率は1からこの値を引いたものになります。 4：× 全データのうち正しく予測できなかった割合は誤分類率です。 分母が全データなので偽陽性率とは異なります。 【ポイント】 偽陽性率＝偽陽性÷(偽陽性＋真陰性)、真陽性率（再現率）＝真陽性÷(真陽性＋偽陰性)です。 ROC曲線が左上に寄るほど、つまり曲線下の面積（AUC）が大きいほど良いモデルです。