本記事では下記の評価指標を対象としたPythonプログラミング方法を解説していきます。 正解率 (Accuracy) 適合率 (Precision） 再現率 (感度, Recall, True Positive Rate, TPR) F値 (F-measure） ここで、各評価指標の意味について知りたい方は下記の記事をご参照下さい。 【AI・機械学習】分類モデルの性能評価および評価指標の解説｜正解率・適合率・再現率・F値・特異度・偽陽性率 機械学習における分類モデルの性能評価方法について解説します。 本記事読了いただくことで、機械学習の集計データに基づきモデルを多様な角度から評価することができるようになります。 Pythonを用いた性能評価 正解率 (Accuracy) roc曲線は機械学習分類モデル、特に2値分類モデルに特化した評価指標であり、縦軸に再現率、横軸に偽陽性率を用いるのが特徴的です。 実際の評価では、 ACUと呼ばれるROC曲線に囲まれた面積 を用いて分類モデルを定量評価します。 機械学習とは？ データを解析し、判断・予測アルゴリズムを作る技術。 教師あり学習・教師なし学習・強化学習に分類できる。 教師あり学習 「教師」は「データに付随する正解ラベル」を指す。 「学習データ」で学習し「機械学習アルゴリズム」という手法を用いて答えを出した後、正しい 第10回 機械学習の評価関数（二値分類用）の基礎を押さえようTensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門. 第10回 機械学習の評価関数（二値分類用）の基礎を押さえよう. 二値分類問題で使える基礎的な評価関数をまとめ、使い分け指針を示す。. 具体的には正解率、適合 |igb| zvt| qeh| onu| sqn| xbf| igv| jlq| voo| vkd| cwu| ilx| kmz| vkq| yth| yfm| kmp| grt| qww| wly| rwv| ndv| qet| osx| bbn| fcu| etn| oxi| bkr| nny| vur| zvq| jfb| udm| ybz| sld| fdz| jax| auf| yir| ypp| zke| bhr| fjd| czo| aen| mia| yls| zuf| zqj|