説明

ボックス1：はい
機械学習では、データにラベルを付けている場合、それは、ターゲットを表示するためにデータがマークアップまたは注釈付けされていることを意味します。これは、機械学習モデルで予測する答えです。
一般に、データのラベル付けは、データのタグ付け、注釈、分類、モデレート、転記、または処理を含むタスクを指す場合があります。
ボックス2：いいえ
ボックス3：いいえ
精度は、単に正しく分類されたインスタンスの割合です。これは通常、分類子を評価するときに最初に確認するメトリックです。ただし、テストデータのバランスが取れていない場合（ほとんどのインスタンスがいずれかのクラスに属している場合）、またはいずれかのクラスのパフォーマンスに関心がある場合、精度は分類子の有効性を実際には捉えません。
リファレンス：
https://www.cloudfactory.com/data-labeling-guide
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance