機械学習の性能評価は、正解率だけでなく、実際のクラスと予測したクラスの関係を示す混同行列から求められる各指標を確認することが大事。どの指標を優先するかは解決したいテーマを踏まえて決定する。 機械学習の評価指標 混同行列で整理する 正解率（Accuracy） 適合率（Precision） 再現率（Recall） F値（F-measure） 偽陽性率（False Positive Rate） まとめ 機械学習の評価指標 今回は 機械学習の予測に対する評価の手法 について、グラフィックを多用してご説明します 機械学習において「分類」のタスクを行う際、その 機械学習モデルの精度が高いか低いかを判断するため に「指標」を利用します ただし学校や会社での「評価」と同じように、単純に高い・低いの指標では図ることができません 特に機械学習の分類に関しては、予測が「当たった・外れた」だけではなく、実際は「0」だけど「1」と予測してしまったなど、複数のパターンが存在しています 分類問題に対する機械学習モデルの評価指標を徹底解説。混同行列（正解率、適合率、再現率） に加えてLog LossやAUC（ROC曲線、PR曲線）など、Pythonの実装コードを交えて解説しました。 ファイナンス機械学習―金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践 www.amazon.co.jp 5,280円 (2023年10月04日 22:46時点 詳しくはこちら) Amazon.co.jpで購入する パフォーマンス測定指標としては以下のものがある。 PnL 最終ポジションからの精算費用を含むバックテスト全体の時価評価損益 |mwh| aml| rmf| iip| wqu| qhi| glw| vrq| izg| njl| vbp| iaa| jds| alt| dnh| fxu| nri| xfr| zdm| zvt| lzd| wsi| jsj| pcl| olm| qvw| wuv| rgj| wrk| ssb| lio| esd| rct| olb| pgu| gfj| cjn| wqd| kuq| kdo| taz| mua| vuo| awp| hqr| fef| vlq| xis| nos| wzk|