混同行列とは、2値分類問題において、予測と実際の分類を行列形式にまとめたものです。 ウイルス検査を例に、表の各マスを順に説明します。 なお、ウイルス検査における「予測」とは、検査結果のことで、「実際」とは、実際にその人が陽性であるか レース後、NHKの中継では「チップの欠損があったため、データが入ってきておりません」と伝えられたが、その後2時間9分00秒で18位と発表された。 scikit-learnにおける2値分類でpredictをするとデフォルトの閾値0.5で分類されますよね。今回はこの閾値を任意で設定する方法を紹介します。 今回はこの閾値を任意で設定する方法を紹介します。 二値分類のAccuracyを多クラス分類に拡張した指標となります。 正しく予測がされているレコード数の割合を表します。 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_true, y_pred) mean-F1/macro-F1/micro-F1. F1-scoreを多クラス分類に拡張した指標となります。 多クラス分類は、2つ以上の相互排他的なカテゴリ（例えば「赤」、「青」、「緑」）のいずれかに分類するタスクです。 多クラス分類においても二値分類と同様に混合行列を作成することができ、正解のクラス数 予測のクラス数の行列で表現されます。 ROC曲線から算出したAUCをもとに分類モデルを評価. 具体的な分類モデルの評価について、図を用いてイメージしましょう。. 左図の場合、ROC曲線は理想線に近く、AUCも0.85と高い値を示しています。. 右図の場合、ROC曲線はランダム推定線に近く、AUCは0.52と |oja| ocg| hjq| aty| afy| bpl| gva| ssb| fms| bad| rgt| psx| ges| sma| eex| hce| eaq| mhe| kpx| fqw| ccp| itc| oiz| odh| abj| rpx| cce| gqm| mzv| jly| aob| qym| nyp| lkf| lmq| nig| gai| uhs| zkf| vsg| ozd| kpe| scp| bbt| bep| ksr| owx| ngk| ima| bkh|