G検定（JDLA） 練習問題 5：評価指標（適合率・再現率・F1スコア）
機械学習モデルの評価指標について述べた文として、正しいものはどれか。
- A: 精度（Accuracy）はクラスが不均衡なデータでも常に信頼できる評価指標である。
- B: 適合率（Precision）は「陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合」を表す。
- C: 再現率（Recall）は「陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合」を表す。
- D: F1スコアは適合率と再現率の差を表す指標であり、値が大きいほど差が小さい。
- E: 再現率（Recall）を高めるためには、陽性と予測する基準を厳しくするべきである。
Qraftユーザーの成績：難易度 Aランク（レーティング1321）・正答率 49%（19/39回正解）
レーティングは解いた人の実力と正誤から算出する難しさ（初期値1200）。ランクはその全問題中の順位（S+が最難関、F-が最易）
正解と解説を見る
正解は「適合率（Precision）は『陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合』を表す」です。
【正解の理由】
適合率（Precision）は、モデルが「陽性」と予測した件数のうち、実際に陽性だった件数の割合を表す指標です。誤って陽性と判定してしまう（偽陽性）割合が少ないほど適合率は高くなります。
【不正解の理由】
• 「精度（Accuracy）はクラスが不均衡なデータでも常に信頼できる評価指標である」という説明は誤りです。たとえば陽性が全体の1%しかないデータで「常に陰性と予測する」モデルでも99%の精度が出てしまうため、クラス不均衡なデータでは適切な指標とは言えません。
• 「再現率（Recall）は『陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合』を表す」という説明は誤りです。これは適合率の定義であり、再現率は「実際に陽性であるもののうち、正しく陽性と予測できた割合」を表す別の指標です。
• 「F1スコアは適合率と再現率の差を表す指標であり、値が大きいほど差が小さい」という説明は誤りです。F1スコアは適合率と再現率の差ではなく調和平均（2×適合率×再現率÷(適合率+再現率)）であり、両者のバランスの良さを表す指標です。
• 「再現率（Recall）を高めるためには、陽性と予測する基準を厳しくするべきである」という説明は誤りです。基準を厳しくすると陽性と予測される件数自体が減って見逃し（偽陰性）が増えるため、再現率はむしろ下がります。再現率を高めるには基準を緩めて陽性と予測しやすくする必要があります（その場合、適合率は下がりやすくなります）。