HOMELv020 不均衡データ（例：1%が正解）の分類モデルを評価する際、ROC曲線（AUC）よりもPrecision-Recall曲線が推奨される理由はどれか。 2026年3月3日 不均衡データでは真陰性が支配的になるため、適合率と再現率に焦点を当てたPR曲線のほうが性能を正確に反映します。 AWS Glue ETLジョブにおいて、前回の実行で処理済みのデータを記録し、次回の実行時に未処理のデータのみを読み込むための機能はどれか。 Amazon SageMaker Debuggerを使用してニューラルネットワークの勾配消失（Vanishing Gradient）を検知したい場合、監視すべき標準的なメトリクスはどれか。
