適合率と再現率
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 precision_score, recall_score
y_true = [1, 0, 1, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1]
print(precision_score(y_true, y_pred), round(recall_score(y_true, y_pred), 3))- A
0.667 1.0 - B
0.75 0.75 - C
1.0 1.0 - D
1.0 0.667
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正解：D
適合率＝TP÷(TP＋FP)、再現率＝TP÷(TP＋FN)。見逃しを避けたいときは再現率を重視する。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import precision_score, …` | — |
| 2 | `y_true = [1, 0, 1, 1]` | y_true = [1, 0, 1, 1] |
| 3 | `y_pred = [1, 0, 0, 1]` | y_pred = [1, 0, 0, 1] |
| 4 | `print(precision_score(y_true, y_pred), round(…` | y_true = [1, 0, 1, 1], y_pred = [1, 0, 0, 1] |
| 結果 | 実際の出力 | 1.0 0.667 |
- A
誤り。適合率と再現率が逆。
- B
誤り。これは正解率。
- C
誤り。見逃しが 1 件ある。
- D
正しい。予測が 1 のうち正解は 2 件中 2 件（適合率 1.0）。実際が 1 の 3 件のうち 2 件を当てた（再現率 0.667）。
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