正解率

Accuracy せいかいりつ

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意味・解説

全データのうち、AIが正解（陽性を陽性、陰性を陰性）と予測できた割合。

機械学習（マシンラーニング）の最も直感的な評価指標。計算式は「(真陽性 + 真陰性) / 全データ数」。モデルが全体としてどれだけ正しく判定できているかを示すが、データの偏り（不均衡データ）がある場合には、実力を正しく評価できない場合がある。

「全テスト問題のうち、何点取れたかという単純な得点」です。

1.注意点:

例えば、100人中1人だけが病人の集団に対し、AI（人工知能）が全員「健康」と答えれば、正解率は99%になります。しかし、このAIは病人を一人も見つけられていないため、実用的ではありません。

2.活用:

陽性と陰性のデータの数がほぼ同じ場合に、モデルの良し悪しを判断する基準として適しています。

画像分類モデルの評価において、学習データとテストデータの両方で高い正解率が得られたため、汎化能力があると判断した。

直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、1回登場しています（出題された年度: 1年度）。

出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）

同義語: アキュラシー

分類: 機械学習の評価指標