平均適合率
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import average_precision_score
print(round(average_precision_score([0, 0, 1, 1], [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]), 3))- A
0.75 - B
1.0 - C
0.5 - D
0.833
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正解：D
平均適合率（Average Precision）は、PR 曲線の要約。陽性が少ない偏ったデータで、ROC-AUC より、実態に近い評価ができる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import average_precision…` | — |
| 2 | `print(round(average_precision_score([0, 0, 1,…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 0.833 |
- A
誤り。ROC 曲線の AUC の値。
- B
誤り。完全な順位づけではない。
- C
誤り。ランダムより良い。
- D
正しい。適合率と再現率の曲線（PR 曲線）の下の面積に相当する。
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