AIF-C01#70(fundamentals-ai-ml)
ある企業が、顧客離脱（カスタマーチャーン）を予測するための機械学習（ML）モデルを開発しています。 顧客離脱の予測のような二値分類（binary classification）タスクにおいて、モデルのパフォーマンスを評価するための指標はどれですか？
正解：A
正解の根拠
顧客離脱予測は離脱/非離脱の二値分類タスクで、F1 スコアは適合率と再現率の調和平均として、不均衡なクラス分布でもバランスよくパフォーマンスを評価できる指標です。SageMaker Autopilot や Clarify のレポートでも分類タスクの主要指標として採用されます。
指標比較
| 指標 | 用途 |
|---|---|
| F1 スコア | 二値分類バランス評価 |
| MSE | 回帰誤差 |
| R 二乗 | 回帰の説明力 |
| 学習時間 | 性能指標ではない |
不正解の理由
- B: MSE は連続値予測の誤差指標で、離脱の二値ラベル予測の評価には用いません。
- C: R 二乗は回帰モデルの分散説明率で、二値分類のパフォーマンス評価には適合しません。
- D: 学習時間はリソース効率の指標で、モデル予測の正確さを示すパフォーマンス指標ではありません。
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