Question#54(AI-900)
【問題2/2】
あなたは分類（classification）を使ってイベントを予測するモデルを開発しています。
テスト データで評価したモデルの混同行列（confusion matrix）が、次の図に示されています。
ドロップダウン メニューから、グラフィックに示された情報に基づき各文を完成させる選択肢を選んでください。
【質問②】
False Negative（偽陰性）は [選択肢] 件あります。
あなたは分類（classification）を使ってイベントを予測するモデルを開発しています。
テスト データで評価したモデルの混同行列（confusion matrix）が、次の図に示されています。
ドロップダウン メニューから、グラフィックに示された情報に基づき各文を完成させる選択肢を選んでください。
【質問②】
False Negative（偽陰性）は [選択肢] 件あります。
正解：C
① Confusion Matrix（混同行列）とは？👉 分類（classification）モデルの性能を評価するための表です。
👉 モデルが「正解」だったか「間違い」だったかを、実際の正解（Actual） と モデルの予測（Predicted） の 組み合わせでカウントしたものです。
② 今回の表の構成
👉 横方向（上） = 実際（Actual）👉 縦方向（左） = モデルの予測（Predicted）
③ 今回の表の具体例
True Positive (TP)：正例を正しく「1」と予測した数 → 11
False Negative (FN)：正例を「0」と誤って予測した数 → 1,033
False Positive (FP)：負例を「1」と誤って予測した数 → 5
True Negative (TN)：負例を正しく「0」と予測した数 → 13,951
よって、False Negative（偽陰性）
実際は 「1（Positive）」だったのに「0（Negative）」と誤って予測した数。 → 1,033
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