問題 No.1415
機械学習モデルの分類性能を評価する際、医療診断における重篤な疾患の発見や、工場での不良品検知など、「実際には陽性であるものを誤って陰性と判定してしまう見逃し」を極力減らしたいケースにおいて、最も重視すべき評価指標はどれか。
【正解の解説】
再現率
再現率は、「実際に陽性であるもの」のうち、どれだけ漏らさず陽性と判定できたかを示す指標です。病気の見逃しを防ぐなど、見落としを許容できない場面で重視されます。
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【その他の選択肢の解説】
適合率
適合率は、「陽性と予測したもの」のうち、実際に正解だったものがどれだけあるかを示す指標です。誤検知を減らしたい場合に重要になります。
正解率
正解率（Accuracy）は、全データのうち、陽性・陰性を問わずどれだけ正しく予測できたかを示す全体的な正確さの指標です。データに偏りがある場合には注意が必要です。
特異度
特異度は、実際に陰性であるもののうち、正しく陰性と判定できた割合です。陰性を見抜く力であり、病気ではないことを確実にする際に役立ちます。