問題 No.1304
評価用データセットに対して不均衡データを扱う場合、正例をすべて陰性と予測する極端なモデルでも正解率が高くなってしまう。このような場合に、陽性と予測した中で本当に陽性だった割合と、実際の陽性のうち正しく陽性と予測できた割合のバランスを正しく評価するために、それらの調和平均を計算した指標はどれか。
【正解の解説】
F値
適合率（陽性と予測したうちの正解率）と再現率のバランスを考慮した指標です。両方の数値を組み合わせて平均をとることで、偏った予測をしていないかを確認します。
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【その他の選択肢の解説】
正解率
予測全体のうち、正解した割合のことです。データが偏っている場合、全てを「陰性」と予測するだけで高い数値が出てしまうため、不均衡なデータには不向きです。
再現率
実際の正例のうち、AIが正しく正例と予測できた割合です。見逃しを防げているかを評価します。
特異度
実際の陰性のうち、正しく陰性と予測できた割合のことです。特定のクラスの判別性能を測る際に使われます。