問題文
不均衡なデータで学習した分類のモデルを評価したい。少数の側（全体の2パーセント）を取りこぼさないことが業務上重要である。評価の設計として適切なものはどれか。
選択肢
- 少数の側の取りこぼしと誤検出のつり合いを見る指標で評価し、全体の正解率だけで判断しない。両者は互いに引き合うため両方をまとめて見る
- 全体の正解率を主な指標にする。少数の側の誤りも件数として正解率に含まれているため、不均衡でも正解率はモデルの良さを正しく反映する形になる
- 学習データの不均衡を解消してから正解率で測る。解消すれば正解率で判断してよい。均した後の分布で測れば足りる
- 少数の側だけを取り出したデータで正解率を測る。業務上はそこが重要なので多数の側は見ない