G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第19問: ある2値分類モデルをテストデータ200件で評価したところ、真陽性（実際に陽性で陽性と予測）が42件、偽陽性（実際は陰性で陽性と予測）が14件、偽陰性（実際は陽性

正解: 2. 84%

肢2が正解です。正解率は、予測が正しかった件数を全件数で割った割合です（scikit-learn のユーザーガイドにある正解率の定義）。式は 正解率 = (真陽性 + 真陰性) ÷ 全件数、代入すると (42 + 126) ÷ 200 = 168 ÷ 200、結果は 0.84 = 84% です。肢1の 75% は陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合（適合率 42 ÷ 56）、肢3の 70% は実際の陽性のうち陽性と予測できた割合（再現率 42 ÷ 60）、肢4の 90% は実際の陰性のうち陰性と予測できた割合（特異度 126 ÷ 140）です。正解率は陽性と陰性の両方の正解を分子に入れる点が、ほかの指標との違いです。

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