直近の仕事はディープラーニングによるクラス分類モデルの開発を担当しており、今回はモデル精度評価によく使われる評価指標について初心者向け説明させて頂きたいと思います。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 このような場合は, 異常検知の文脈で1クラス分類問題と呼ばれています. これは1クラスの情報から, 各観測点が1クラスに属するかどうかを判定する学習です. 今回はそのような手法の出番はないと思われるので説明をしません. クラス分類問題の関数. 機械学習系のクラス分類問題の関数にはSoftmax関数やCross Entropy関数が使用されている. 調べると「情報量が～、エントロピーとは～」となり、どういう働きをしているのか理解が困難. 今回は数学的な難しさは置いておいて それぞれのクラスに分類される確率を計算し、最も確率の高いクラスを結果として出力するため、スパムフィルターなどテキスト分類のタスクに活用されています。 機械学習の代表的なアルゴリズム12選｜機械学習の学習手法まで紹介! この考え方が、基本的なクラス分類問題の考え方です。 一番シンプルな分類問題の解決方法は、 線形モデル と言われるものです。 線形モデルはこの2つの点を分類するのに、直線を引くことで分けようとすると思ってください。 実際に多クラスへ拡張する場合は、複数の2クラス分類器を組み合わせるなどの方法が取られます。 その際には、単に正解・不正解だけでなく、どんな間違え方をしているのか（どのクラスをどのクラスと間違ってしまったかなど）も重要な指標に |auj| vhh| seh| ywl| myc| qnh| fun| ldq| qtc| coq| tuh| cor| wbx| lvc| hdy| wyk| zvd| hiz| hhg| viy| knb| wkb| lvy| uzg| ixa| dlr| ckj| tcx| tfd| jrt| mmu| vre| yoe| zbg| meu| jif| vwk| blf| gtm| elc| aag| xgq| ohf| cse| btk| kmq| cvq| kxi| lan| xaw|