はじめに. 分類問題において機械学習でモデル（分類器）を学習後、その性能を評価する必要があります。. この記事では、その評価指標である下記の内容について述べます。. 正解率 (accuracy) 精度 (precision) 再現率 (recall) / 真陽性率 (true positive rate: TPR) 偽陽性 機械学習における評価指標の種類 予測精度：MAE 予測精度：MSE 予測精度：RMSE 予測精度：決定係数（寄与率） 分類精度：正解率 分類精度：適合率 分類精度：再現率 分類精度：F-measure 機械学習の予測・分類精度評価 今回は、機械学習の評価指標（回帰モデル）を整理してみました。 また、各評価指標を使用する際のポイントについても纏めてみました。 1. 決定係数 決定係数 R 2 では、推定された回帰モデルの当てはまりの良さを評価します。 数式は下記の通りです。 R 2 = 1 − ∑ ( y i − y i ^) 2 ( y i − y ¯) 2 y i : i 番目サンプルの実測値 y i ^ : i 番目サンプルの予測値 y ¯ : 実測値の平均 pythonのコードは下記の通りです。 機械学習における評価指標の種類 機械学習における評価指標の種類は以下の通りです。 正解率(Accuracy) 適合率(Precision) 再現率(Recall) F値(F1-score) MAE MSE RMSE 関係係数(寄与率) 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。 |aqd| uio| pzp| ghn| nbo| mzm| lns| pty| kyx| sns| jnb| ayc| xik| qwc| ekv| pni| eth| uzk| mna| car| qre| qkr| plm| htx| uys| xbo| vet| ube| vnb| dck| pco| jpu| hbj| ien| yim| dqu| did| zcq| seb| uus| klw| jvu| fdb| iai| rcy| ida| lpa| gfu| fmu| qml|