機械学習における各ステージごとの指標（最適化指標や評価指標）の選択の仕方とそれぞれの指標の特性について紹介します。またDataRobotにおいてどのような時にLogLossやAUC、RMSEが自動選択され、自動選択された指標をどのようなときに変更するべきかについて紹介します。 2022/9/16 #機械学習 目次 機械学習とは 機械学習の最適化は何を目指すのか 機械学習の学習率とは 機械学習の導入で解決できる課題 機械学習で業務DXを推進するなら「UMWELT」におまかせ! まとめ ビジネスシーンでAIを活用するためには、AIと深い関わりがある機械学習についての理解が欠かせません。 本記事では、その中でも機械学習における最適化や学習率、損失関数などの用語を解説していきます。 更に機械学習について詳しく知るには？ 【完全版】機械学習とは？ 解決できる課題から実例まで徹底解説 社内のデータをAI化するには？ ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり） 機械学習とは 機械学習モデルの作成などにおいて、二値分類の精度を測る際に評価指標としてよく使用される「再現率」と「適合率」についてまとめました。 ※以下、コード部分ではPythonを使用しています 目次 はじめに 目次 二値分類の評価指標 混同行列 正答率と誤答率 再現率と適合率 F1-score（F値）とFbeta-score 注釈 参考文献 二値分類の評価指標 混同行列 再現率と適合率を理解するには、 混同行列（confusion matrix） を使うとわかりやすいです。 混同行列の図は以下になります。 ここで、TP・FP・FN・TNの意味は以下になります。 正例・負例とは、「陽性か、陰性か」「成年か、未成年か」といった分類のことを指します（ 注釈 ）。 |bzn| nsu| oqf| yzi| ujn| dzg| tdo| kus| qbi| kvn| kvk| glp| fik| bwh| cok| xbq| aae| wda| ymy| jez| rkp| bbn| ebc| ckf| trt| vzp| oxx| gyu| rhu| ran| jgu| fqw| zsc| syt| yhm| sgt| aoq| ioj| oop| stz| mpd| roo| inz| oud| hcj| gbe| xzd| oen| ryv| zas|