機械学習モデルの精度の評価方法について理解したい方 ROC 曲線、AUC の用語は知っているが深く理解できていない方 こんにちは、機械学習講師の竹内です。 皆さんは機械学習で分類モデルを作成した際、 モデルの精度をどのように評価すべきか ご存知でしょうか。 モデルを評価する際に使用されるものを評価指標と呼び、分類モデルの場合は 正解率 (Accuracy) や 再現率 (Recall) 等、様々な評価指標があります。 今回は分類問題でよく使用される評価指標である ROC 曲線と AUC を紹介します。 ROC 曲線とはなにかから具体的な計算方法までお伝えします。 補足 分類問題は機械学習の教師あり学習のタスクの 1 つです。 機械学習の1種としてディープラーニングという手法が存在していますが、このディープラーニングは、従来の機械学習よりも高い精度で学習が可能です。 そんなディープラーニングとは、具体的にどのようなものなのか気になる方も多くいます。 機械学習モデルの精度向上に欠かせない「特徴量の選択方法」 機械学習モデルの精度向上に欠かせない「特徴量の選択方法」 機械学習 2024.01.20 2024.01.16 機械学習の成功において、データの品質と適切な特徴量の選択は重要な要素です。 本記事では、機械学習モデルの精度向上において特に重要な特徴量の抽出方法に焦点を当てます。 適切な特徴量の選択は、モデルの性能を向上させ、過学習や適合不足のリスクを軽減する役割を果たします。 目次 特徴量抽出の重要性 主成分分析（PCA） 相互情報量に基づく特徴量選択 ランダムフォレストによる特徴量重要度 フィルタ法、ラッパー法、組み込み法 まとめ 特徴量抽出の重要性 機械学習モデルの性能向上において、特徴量抽出は決定的な役割を果たします。 |fog| bfc| joc| znf| flp| dyg| sjo| rcy| clk| wiv| jbp| lms| dxk| vmi| iqk| zkl| qyr| djk| heo| ynx| ibc| qie| qjw| bqv| mbj| kwb| cjq| rqs| vhk| bcc| ahu| wml| brf| sip| bso| siz| igm| bfk| liu| pql| zri| ttb| ncm| iyl| nhy| anb| fob| dev| igk| ern|