応用情報技術者試験 令和7年度 秋期 午前 問3

【正解】イ

偽陽性率（False Positive Rate: FPR）とは、実際には「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す。

偽陽性率 = FP / (FP + TN) （FP：偽陽性、TN：真陰性）

イの「実際に"間違い"であるデータに対し、誤って"正しい"と予測したデータの割合」がまさにこの定義に合致します。

アは偽発見率（False Discovery Rate）に近い説明です。予測結果を基準にした割合であり、偽陽性率とは異なります。

ウは真陰性率（特異度）の説明です。実際に陰性のデータを正しく陰性と予測した割合です。

エは誤分類率（Error Rate）の説明に近く、ROC曲線で直接使われる偽陽性率とは異なります。

【ポイント】 ROC曲線は横軸に偽陽性率、縦軸に真陽性率（感度/再現率）をとったグラフです。混同行列（Confusion Matrix）の各指標（真陽性率、偽陽性率、適合率、再現率など）の定義を正確に理解しておきましょう。