問題 No.1516
ある画像分類モデルが、100枚の「猫」の画像と100枚の「非猫」の画像（合計200枚）を分類した。その結果、猫画像のうち85枚を「猫」と正しく予測し、15枚を「非猫」と誤予測した。また、非猫画像のうち90枚を「非猫」と正しく予測し、10枚を「猫」と誤予測した。「猫」を陽性（Positive）としたとき、この結果における「偽陰性（FN）」の件数として正しいものを選択せよ。
【正解の解説】
15件
偽陰性（False Negative）は「実際は陽性（猫）だが、モデルが誤って陰性（非猫）と予測した件数」を指します。猫100枚のうち非猫と誤予測された15枚がこれに該当します。
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【その他の選択肢の解説】
10件
10件は「実際は陰性だが誤って陽性と予測された件数」であり、偽陽性（False Positive）に該当します。
85件
85件は「実際も陽性で予測も陽性であった件数」であり、真陽性（True Positive）に該当します。
90件
90件は「実際も陰性で予測も陰性であった件数」であり、真陰性（True Negative）に該当します。