用語「適合率」について説明。二値分類タスク（問題）に対する評価指標の一つで、機械学習モデルによる予測値が「陽性」で、かつ、実際の正解値も「陽性」だった正解数（＝TP）を、「陽性」と予測した全てのデータ数（＝TP＋FP）で割った値を指す。 全ての可能な適合率と再現率の組み合わせが一目でわかる適合率-再現率曲線 適合率-再現率曲線を使えばF値だけではわからない微妙な部分を確認できる ROC曲線とは？ AUCとは？ 適合率-再現率曲線とROC曲線、結局どちらを使ったら良いのか？ まとめ 混同行列の各指標を確認することが大事、どれを優先すべきかは扱うテーマに依存 つっちー 一つずつ理解を積み上げていきたいので以前整理した機械学習の性能評価に使える混同行列から復習していきます。 （混同行列についてすでに理解している方は本章は読み飛ばしてください） 構築した AI（機械学習）のモデルはどれだけ的中したかの「正解率」を見るだけではダメ で、解決したいテーマに応じて適切な指標で性能評価をするステップは避けられません。 再現適合率 調和率 適正率 正解を見る 解説を見る 人工知能基礎講座を提供中 人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？ 人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。 サンプル動画 人工知能基礎講座はこちら↓ AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座 G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。 zero to oneの「E資格」向け認定プログラム |qmb| hud| yvv| iel| kuu| oro| zcs| dmy| zsq| umg| vmi| wdw| qje| goy| hkc| cuy| msl| els| ghm| pfz| dqp| zua| qwl| kte| yxs| fpw| eae| aoy| yaa| vnx| cyi| wvw| ell| jnm| ara| fwp| ycb| ayo| nml| wlf| tzw| ghd| geo| itt| ycn| nqz| nch| yya| cop| lnz|