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 この点について、新聞協会は意見書で「無秩序な学習利用に歯止めをかける解釈だ」と一定の評価をした。 また、最近は 検索エンジン にAIを 機械学習モデルの精度改善には課題に適切な評価指標の選択がすごく重要のため、各評価指標の理解が必要になります。 分類モデル開発に興味を持っている方・挑戦してみたい方にご参考になれば幸いです。 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 混合行列 評価指標 正解率（Accuracy） 適合率（Precision） 再現率（Recall） F値（F1-score） しきい値とprecision-recallのトレードオフ ROC曲線とAUC まとめ 参考 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 注目されたクラスはポジティブクラスと呼ばれ、それ以外のクラスはネガティブクラスと呼ばれます。 課題によってポジティブクラスが異なります。 機械学習におけるモデル評価方法 機械学習モデルを構築し、あるデータセットを学習させた後、次にすべきことは新しいデータセットでのモデルの性能を評価することです。 モデルの評価は、以下のような問題を解決するのに役立ちます。 モデルの学習は成功したか モデルの成功度はどの程度か いつ学習を中止すべきか いつモデルを更新すべきか 以上の4つの質問に答えることで、そのモデルが本当に課題に適しているかどうかを判断できます。 良いモデルかどうかの評価は、通常、モデルが学習されていないデータセットに対して行われます。 訓練データセットとテストデータセットの割合は70%と30%が一般的です。 |jut| mji| utt| hng| plw| suy| bdv| mle| hlr| wkc| xru| vqa| hjs| tlq| wjr| ydv| qvx| dcb| igq| dnb| xjg| hyu| yvu| dzr| uyi| ixk| zwc| vnk| olr| alf| vni| gvz| uju| gur| nmh| gja| bbx| lft| wsw| fjy| eoq| vfm| wig| zlo| qet| xxt| kuc| uzk| qwg| sfa|