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中小企業診断士の過去問 令和5年度(2023年) 経営情報システム 問24

問題

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機械学習において、陽性(Positive)と陰性(Negative)のどちらかに分類する二値分類タスクに対する性能評価を行う際に、次のような混同行列と呼ばれる分割表が用いられる。

二値分類タスクに対する評価は、上記のTP、FP、FN、TNから計算される評価指標を用いて行われる。評価指標に関する以下の①~③の記述とその計算式の組み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。

① 正解率とは、全体の件数のうち、陽性と陰性を正しく予測した割合のことである。
② 適合率とは、陽性と予測した件数のうち、実際も陽性である割合のことである。
③ 再現率とは、実際に陽性である件数のうち、陽性と予測した割合のことである。
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( 中小企業診断士試験 第1次試験 経営情報システム 令和5年度(2023年) 問24 )
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この過去問の解説 (2件)

1

正解は、「①(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) ②TP/(TP+FN) ③TP/(TP+FN)」です。

 

【基礎知識】

機械学習における二値分類タスクに対する評価指標の問題です。

 

機械学習ではモデルを構築し、学習をさせて正しく判断しているかを評価していきます。その際に用いられる評価指標の問題です。基本的な二値分類の評価についてです。

 

二値分類とは、機械学習の学習法の1つである教師あり学習のうち、分類に属するものです。

学習法には以下のようなものがあります。

 

①   教師あり学習

正解データを使って学習していく。分類と回帰がある。

 

・分類:

データがどのグループに属するかを正解データを踏まえて学習していく。2つに分けることを二値分類、3種類以上を多値分類という。

 

・回帰:

連続するデータ変化を読み取り、数値を予測することを学習していく。

 

②   教師なし学習

正解がわからないデータを使って特徴を見出していく。クラスタリングや次元削減がある。

 

・クラスタリング:

データをグループ分けしていく手法。似たような特徴を持つものをグループ化していく。

 

・次元削減:

膨大なデータから重要な部分を抽出していく手法。

 

③   強化学習:

どのような行動をすれば得ることができる報酬が増えるかを学習する方法。一連の行動の結果をよくする。

 

〇二値分類の混同行列の考え方、表記

二値分類では「予測→〇 or ×」と「結果→〇 or ×」の2×2=4象限のマトリックスである混同行列を使います。

 

・予測=〇(Positive)、結果=〇(Positive)で一致した場合

→TP(True Positive)

 

・予測=×(Negative)、結果=×(Negative)で一致した場合

→TN(True Negative)

 

・予測=〇(Positive)、結果=×(Negative)で不一致の場合

→FP(False Positive) →PかNは予測の方をとる

 

・予測=×(Negative)、結果=〇(Positive)で不一致の場合

→FN(False Negative)

 

〇二値分類で使われる評価指標

・正解率

予測と結果が一致しているものの比率、つまり全体データ数のうち、Trueのものの比率になります。

 

・適合率

予測がPositiveのうち、Trueだったものの比率になります。

よって、TP/(TP+FP)

 

・再現率

正解がPositiveのうち、予測が正解だった割合を再現率といいます。または感度と言います。

TP/(TP+FN)となります。

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二値分類タスクに対する評価指標を問う問題です。

 

いかにも手強そうな内容ですが、記述どおりに選択肢を選んでいけば正答することが可能です。(①②③の順番で判断すれば、②で正答できます)

 

以下、解答のポイントを挙げます。

①陽性と陰性を正しく予測した割合=TP+TN(表の予測の陽性と陰性)

②陽性と予測した件数=TP+FP、実際も陽性=TP

③実際に陽性=TP、陽性と予測した割合=TP+FN

選択肢1.

不適切な選択肢です。

選択肢2.

不適切な選択肢です。

選択肢3.

正解の選択肢となります。

選択肢4.

不適切な選択肢です。

選択肢5.

不適切な選択肢です。

まとめ

【補足】

①では5択→4択にしか絞り込むことができませんが、②では選択肢は3つが同じで違う選択肢が1つしかありません。②では陽性のことしか述べておらず、TPとFPしか含まないことは容易に判断できます。

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