A不正解
適合率（precision）
適合率は、陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合です。
予測の的中の質を見る指標であり、全体のうち正しく分類できた割合（正解率）とは分母が異なるため不正解です。
ある ML チームが、分類モデルの評価レポートに載せる指標を整理しています。分類モデルの評価で使う、「全体の予測のうち正しく分類できた割合」を表す、最も基本的な指標を何と呼びますか。
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正解B
解説
分類の基本指標（正解率）を選ぶ問題。
- 1「全体の予測のうち正しく分類できた割合」正しさの 割合
- 2「最も基本的な指標」分類の基本指標＝正解率（accuracy）
B正解
正解率（accuracy）
正解。正解率（accuracy）は、全体の予測のうち正しく分類できた割合を表す最も基本的な指標です。ただしクラスの偏りが大きいと誤解を招くため、他の指標と併用します。
C不正解
再現率（recall）
再現率は、実際の陽性のうち正しく見つけられた割合です。
見逃しの少なさを見る指標であり、全体の正答割合（正解率）ではないため不正解です。
D不正解
F1 スコア
F1 スコアは、適合率と再現率の調和平均です。
バランスを表す合成指標であり、全体の正答割合という最も基本的な指標（正解率）ではないため不正解です。
ポイント
分類モデルの基本的な評価指標を整理します。
・正解率（accuracy）: 全予測のうち正しく分類できた割合。本問の正解。
・適合率（precision）: 陽性と予測したもののうち、実際に陽性だった割合。
・再現率（recall）: 実際の陽性のうち、正しく陽性と予測できた割合。
・F1 スコア: 適合率と再現率の調和平均で、両者のバランスを表す。
正解率は直感的ですが、クラスの偏りが大きいデータでは高く出やすいため、他の指標と併用します。