以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
学習したモデルの性能を見積もる際は、どのような性能指標を用いるかについて、目的に合わせて慎重に議論しなければならない。たとえば、医療現場でとある病気が発症しているか(陽性か)、発症していないか(陰性か)を自動判定するモデルを運用したとしよう。仮に、その病気が患者100人のうち1人だけが発症していたとして、その100人に対して自動判定を実施する。このとき、患者全員に対して無条件に「病気は発症していない(陰性である)」という判断を下すモデルを利用すると、そのモデルは正答率(ア)を記録することになる。このことから、正答率という性能指標はこの場合には適切でないことがわかる。
他の性能指標の選択肢はいくつかある。たとえば、とにかく病気が発症している患者(陽性)を見落とすこと(陰性だと判定してしまうこと)を避けることを目的とするのであれば(イ)が、逆にとにかく健康である人(陰性)を病気が 発症している(陽性である)と判定してしまうことを避けることを目的とするのであれば(ウ)が適する。そうすると、目的の達成度合いと性能指標の数値が比例するようになるので、先の正答率のようなケースは起こらない。また、(イ)と(ウ)はトレードオフの関係にあるので、それらの調和平均を取った(エ)が利用してバランスをとることも考えられる。
① 調和率
② 適合率
③ 再現率
④ f値
⑤ p値
⑥ t値
