機械学習の基礎および深層学習の応用（画像認識、自然言語処理、生成モデル、深層強化学習等）
ある物体検出モデルを評価したところ、正解物体10個のうち8個を正しく検出できた（TP=8）が、誤検出（FP）が2個、検出漏れ（FN）が2個あった。このときのPrecision（適合率）とRecall（再現率）の組み合わせとして正しいものはどれか。
- APrecision=0.67、Recall=0.67
- BPrecision=1.00、Recall=0.80
- CPrecision=0.80、Recall=0.67
- ✓Precision=0.80、Recall=0.80
解説
Precision=TP/(TP+FP)=8/(8+2)=0.80、Recall=TP/(TP+FN)=8/(8+2)=0.80であり、TPとFP・FNをそれぞれ正しい定義に基づいて計算するとどちらも0.80になる。
根拠シラバス項目「物体検出」