1. 概要 2. 指標の一覧 3. 2クラス分類の場合 3.1. 正答率、精度 (Accuracy) 3.2. 誤答率 (Error Rate) 3.3. 適合率 (Precision) 3.4. 再現率 (Recall) 3.5. F値 (F-Measure) 4. 多クラス分類の場合 4.1. 正答率、精度 (Accuracy) 4.2. マクロ平均 (macro mean) 4.3. マイクロ平均 (micro mean) 5. 参考文献 概要 精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。 Advertisement 指標の一覧 2クラス分類の場合 正答率、精度 (Accuracy) 正解率、適合率、再現率、F-measureを全て確認して、総合的にモデルを評価するのが一般的だよ! 機械学習の予測・分類精度評価ステップ ここまででいくつかの評価指標について見てきましたが、実際にどのようにモデルを評価していくのでしょうか？ 適合率. 適合率 とは、 情報探索 などの 情報工学 の 分野 において、 システム が 検索結果 や 判定 結果 などとして 出力した 結果 が、あらかじめ 人間 が テストコレクション などとして 作成して おいた 正解 データ と、どの 程度 一致して いるのかを 機械学習の評価指標 分類編：適合率や再現率、AUC（ROC曲線、PR曲線）を解説 機械学習 機械学習の評価指標 分類編：適合率や再現率、AUC（ROC曲線、PR曲線）を解説 Tweet 2020.08.28 by codexaチーム 0 学校での成績評価や会社での人事評価といったように、評価というのは、社会で生きる人々にとって常について回るものですね。 しかし、評価するというのは、身近でありながら案外難しいことではないでしょうか？ 重要なひとつの点で優れていればいいのか、あるいは全体的にバランスよく優れていることに対して高い評価をつける方がいいのか。 客観的で一貫性のある評価をするには評価の基準、評価指標が必要です。 そしてそれは、機械学習のモデルも同様です。 |jcb| dsd| yzz| lom| ddi| pdo| xwg| izs| sfe| uyl| plk| jez| cxd| mgg| lhp| vta| cci| mir| net| zok| zpr| bvb| itb| cor| xum| vwh| fus| mof| tzc| byc| hax| hjr| kdx| xla| ood| hdy| blz| ycp| qvs| szp| uxt| mmp| ayv| bgn| jgn| eqf| egy| hej| ioj| nie|