問題 No.864
がんの判定システムにおいて、見落としを最も減らしたい、すなわち実際にはがんである患者を誤って陰性と判定するリスクを最小限に抑えたい場合、評価指標の設計や判断として適切なものはどれか。
【正解の解説】
実際に陽性であるデータのうち陽性と予測できた割合を示す再現率を最も重視し、これが出口基準を満たすようにモデルを調整する
再現率は「実際に陽性の人の中で、陽性と判定できた割合」です。がんの見落としを減らすには、この指標を最大化し、病気の患者をできるだけ漏らさず拾うことが重要です。
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【その他の選択肢の解説】
陽性と予測した中で実際に陽性だった割合を示す適合率を最も重視し、これが最大となるようにモデルを調整する
適合率は「陽性と判断した中で、本当に陽性だった割合」です。これだけを重視すると、本当に病気の人が陽性と言われず見逃されるリスクが増えます。
陽性と陰性を正しく分類できた全体の割合を示す正解率のみを確認し、データの不均衡を考慮せずにモデルの良し悪しを判断する
正解率は全体の正解数を見るため、陽性の数が極端に少ないデータセットでは、全て「陰性」と予測しても高い数値が出てしまい、危険な見落としに気づけない場合があります。
見落としを防ぐためには、モデルの出力する確率の閾値を限界まで高く設定し、確実にがんであると確信できる場合のみ陽性と判定させる
閾値を高くすると、少しでも確信が持てないデータは全て陰性と判断されるため、結果として見落とし（偽陰性）が増えてしまい、逆効果となります。