異常検知

G検定 一問一答の問題です。解説付きで個別に学習できます。

ディープラーニングの応用例 応用 ID: TF-164

問題

異常検知モデルで検知漏れを減らすために閾値を下げると、一般に誤検知が増える可能性がある。

正解: ○

解説

閾値を下げると異常と判定しやすくなるため、見逃しは減りやすい一方、正常データまで異常と判定する誤検知が増えることがあります。運用ではコストやリスクに応じた調整が必要です。

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