確率の基本性質
確率は、ある事象が起こる可能性を0以上1以下の数値で表したものです。0は起こらない、1は必ず起こることを意味し、その間の値は不確実性の度合いを表します。機械学習では分類モデルの出力、ベイズ推論、尤度、交差エントロピーなど、多くの概念が確率に基づいています。
正解の理由
選択肢3の常に0以上1以下が正解です。確率は負の値にならず、1を超えることもありません。パーセント表示では0%から100%ですが、数式やモデル出力では0から1の小数として扱うことが多いです。たとえば0.8は80%に対応します。
G検定で押さえるポイント
- 確率0は不可能事象、確率1は確実事象を表します。
- 複数の排反な事象をすべて足した確率は1になります。多クラス分類のソフトマックス出力もこの形です。
- 確率とオッズ、確率密度、スコアは似て見えても意味が異なるため区別します。
混同しやすい論点
- -1から1の範囲は相関係数などで出てくる範囲で、確率の範囲ではありません。
- 1から100はパーセント表示の一部を混同した表現です。確率を%で表すなら0%から100%です。
- 任意の実数を取るのは線形モデルのスコアなどで、確率としては不適切です。
他の選択肢の評価
- 選択肢1は相関係数などの範囲と混同しています。
- 選択肢3が正解です。確率は0以上1以下です。
- 選択肢2は%表示を誤って数値範囲にしたものです。
- 選択肢4は誤りです。確率は任意の実数を取りません。
実務上の意味
実務では、モデルが出した0.9という値をそのまま「90%正しい」と読むのは危険な場合があります。確率として解釈するには、学習データ、校正、クラス分布、閾値設計を確認する必要があります。それでも確率の範囲が0から1であることは、分類結果やリスクスコアを扱う基礎です。