Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
解説
正解はBです。不正請求を「見逃さない」ことが最優先の場合、Recall（再現率）を重視する必要があります。Recallは「実際に不正である請求のうち、何割を正しく検出できたか」を示す指標であり、偽陰性（False Negative）を最小化することに焦点を当てます。不正を見逃すことによる損失が大きい場合、多少の誤検知（偽陽性）が発生しても、不正を確実に捉えることが重要です。
選択肢 A：Precisionは「不正と予測したもののうち、実際に不正だった割合」を示します。これは誤検知を減らすことに重点を置いており、今回の「不正を見逃さない」という要件とは優先度が異なります。
選択肢 C：F1 Scoreは PrecisionとRecallの調和平均であり、両者のバランスを取る指標です。しかし本問では「見逃しを最小化する」という明確な優先順位があるため、バランス指標よりもRecallに特化すべきです。
選択肢 D：Accuracyは全体の正解率を示しますが、不正請求と正常請求の件数に大きな偏り（クラス不均衡）がある場合、多数派クラスに引きずられて適切な評価ができません。不正検出という特定の目的には不向きです。
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選択肢 A：Precisionは「不正と予測したもののうち、実際に不正だった割合」を示します。これは誤検知を減らすことに重点を置いており、今回の「不正を見逃さない」という要件とは優先度が異なります。
選択肢 C：F1 Scoreは PrecisionとRecallの調和平均であり、両者のバランスを取る指標です。しかし本問では「見逃しを最小化する」という明確な優先順位があるため、バランス指標よりもRecallに特化すべきです。
選択肢 D：Accuracyは全体の正解率を示しますが、不正請求と正常請求の件数に大きな偏り（クラス不均衡）がある場合、多数派クラスに引きずられて適切な評価ができません。不正検出という特定の目的には不向きです。
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No.13 解説
ある保険会社が、機械学習モデルを使用して医療費請求の自動承認システムを構築しています。このシステムでは、不正請求を見逃すことによる金銭的損失を最小限に抑えることが最優先事項となっています。
この要件を満たすために、モデル評価時に最も重視すべき指標はどれですか。
この要件を満たすために、モデル評価時に最も重視すべき指標はどれですか。
- Precision
- Recall
- F1 Score
- Accuracy