令和7年度 高度共通 午前I（PM試験） 問2

正解：イ

AI解説

ROC曲線は縦軸に真陽性率、横軸に偽陽性率をとって分類モデルの性能を評価する。偽陽性率（FPR）＝FP/(FP+TN)、すなわち「実際は陰性（間違い）であるデータのうち、誤って陽性（正しい）と予測してしまった割合」である。本問では「正しい」を陽性、「間違い」を陰性と読み替えるのがポイントで、分母が『実際に陰性のデータ全体』である点が判断基準となる。 ア: 「間違いと予測したデータのうち実際は正しい割合」は、予測を分母とする指標（偽発見率の裏側に相当）であり、実際の陰性を分母とする偽陽性率ではない。 イ: 正解。実際に「間違い」（陰性）であるデータに対し、誤って「正しい」（陽性）と予測した割合が偽陽性率の定義そのものである。 ウ: 実際に「間違い」のデータを正しく「間違い」と予測した割合は真陰性率（特異度）であり、偽陽性率＝1−特異度の関係にある。 エ: 全データのうち正しく予測できなかった割合は誤り率（誤分類率）であり、偽陽性率とは異なる。 💡 混同行列の指標は「分母が『実際』か『予測』か」で整理する。偽陽性率・真陽性率（再現率）は実際が分母、適合率は予測が分母。ROC曲線＝横軸FPR・縦軸TPRもセットで覚える。