生成AIパスポート 第2回　AIの基礎と歴史　問2（全12問）

ある病気を見つける分類モデルを評価する。データの99％以上が「病気でない」例であるとき、評価の考え方として、Google「機械学習用語集」の説明に照らして適切なものを1つ選びなさい。

1. 1クラスの偏りが大きいデータでは、正解率は誤解を招きやすく、適合率や再現率が有用なことが多い。
2. 2すべてを「病気でない」と予測するモデルでも正解率が99％を超えるので、優れたモデルと判断してよい。
3. 3クラスの偏りが大きいデータでは、適合率や再現率は使えないので、正解率だけで評価する。
4. 4混同行列（confusion matrix）は回帰モデルの誤差を表す表なので、分類モデルの評価には使わない。

選択肢を押すと答え合わせができます。