<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>ThisIsOne</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/ThisIsOne/</author_url>
  <blog_title>Shikata Ga Nai</blog_title>
  <blog_url>https://cysec148.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Kaggle</anon>
  </categories>
  <description>Hello there, ('ω')ノ 📌 1. モデル評価の基本（混同行列とは？） まず、分類モデルの評価に欠かせない 「混同行列（Confusion Matrix）」 について理解しましょう！ 📌 混同行列とは？ 2クラス分類（例: スパム or 非スパム）における予測結果を整理した表です。 実際の値 ↓ / 予測値 → Positive（1: スパム） Negative（0: 非スパム） Positive（スパム） TP（真陽性） → 正しくスパムと判定 FN（偽陰性） → 本当はスパムなのに非スパムと判定 Negative（非スパム） FP（偽陽性） → 本当は非スパムなのにスパムと判…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fcysec148.hatenablog.com%2Fentry%2F2025%2F03%2F29%2F180644&quot; title=&quot;33. モデル評価の方法① 〜精度・再現率・F1スコア〜 - Shikata Ga Nai&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-03-29 18:06:44</published>
  <title>33. モデル評価の方法① 〜精度・再現率・F1スコア〜</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://cysec148.hatenablog.com/entry/2025/03/29/180644</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
