AIF-C01#82(fundamentals-ai-ml)

正解：A

正解の根拠

F1 スコアは Precision (適合率) と Recall (再現率) の調和平均で、両者のバランスを 1 つの値で表す分類モデルの評価指標です。基盤モデル (FM) の分類タスクや情報抽出評価でも、誤検知と見逃しの双方を考慮した品質測定に用いられます。クラス不均衡データで Accuracy より信頼できる指標として広く使われます。

FM 評価指標の比較

不正解の理由

• B: 応答生成速度はレイテンシ指標であり、分類精度を表す F1 スコアとは測定対象が異なります。
• C: 運用財務コストはコスト指標 (例: 1000 トークンあたり料金) で、F1 スコアの測定対象ではありません。
• D: エネルギー効率はサステナビリティ観点の指標で、モデルの分類精度を直接測定する F1 とは別概念です。

参考：SageMaker Clarify Model Evaluation