第一種の過誤-第二種の過誤
第一種の過誤-第二種の過誤
偽陽性、偽陰性という言葉は2値分類問題の評価指標を表す言葉です。
というのもこれらは実際の結果に対して真であるものに対して真であることを示す真陽性、実際に偽であることに対して偽であると示す真陰性、実際に真であるのに対して偽であると示す偽陰性、実際に偽であるのに対して真であると示す偽陽性の4つから構成されます。
また、特に偽陽性を第一種の過誤、偽陰性を第二種の過誤と言います。
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ
クイズ
2値分類問題の評価指標を表す言葉として、第一種の過誤(偽陽性)と第二種の過誤(偽陰性)があるが、これらについて述べた文章において最も適切な選択肢を一つ選べ。
ただし、今回の2値分類問題はインフルエンザの陽性・陰性の分類であると考える。
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
人工知能基礎講座はこちら↓
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ
