AIFAIとMLの基礎
ある金融企業が不正取引検知モデルを構築しています。不正取引を見逃すこと（偽陰性）のコストが非常に高いため、見逃しを最小限に抑えることを最優先にしてモデルを評価したいと考えています。この目的に最も適した評価指標はどれですか？
AAccuracy（正解率）— 全予測のうち正しく予測できた割合
Accuracy はクラス不均衡データでは不正確です。
BPrecision（適合率）— 不正と予測したもののうち実際に不正だった割合
Precision は誤検知（偽陽性）を抑えたい場合に重視される指標です。
CRecall（再現率）— 実際に不正なもののうち正しく不正と検知できた割合
✓ 正解
Recall（再現率・感度とも呼ばれる）は「実際の陽性サンプルのうち正しく陽性と判定できた割合」を表し、偽陰性（見逃し）を最小化したい場合に重視される指標です。不正検知では、実際の不正取引を見逃す（偽陰性）コストが非常に高いため、Recallを最大化することが優先されます。
DF1スコア — PrecisionとRecallの調和平均
F1スコア は両方のバランスを取る指標です。
解説
正解：
Recall（再現率）— 実際に不正なもののうち正しく不正と検知できた割合
Recall（再現率・感度とも呼ばれる）は「実際の陽性サンプルのうち正しく陽性と判定できた割合」を表し、偽陰性（見逃し）を最小化したい場合に重視される指標です。不正検知では、実際の不正取引を見逃す（偽陰性）コストが非常に高いため、Recallを最大化することが優先されます。
選択肢Aは、Accuracy はクラス不均衡データでは不正確です。
選択肢Bは、Precision は誤検知（偽陽性）を抑えたい場合に重視される指標です。
選択肢Dは、F1スコア は両方のバランスを取る指標です。
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