<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>EngineerNoi</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/EngineerNoi/</author_url>
  <blog_title>ITエンジニア ノイのブログ</blog_title>
  <blog_url>https://engineernoi.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>こんにちは！ノイです。 作成したモデルはどのように評価しますか？ スパムメールかスパムメールではないかなどの分類問題では正解率、再現率、適合率、F値といった指標が使われます。 しっかりと理解しないと、都合の良い指標で判断してしまい、実用段階で十分な精度が得られないことがあります。 詳しくは実際に計算しながら、YouTubeで解説しています⬇️ https://youtu.be/dHg9AZaaR6Y スッキリわかるPythonによる機械学習入門 [ フレアリンク ] 価格:3,300円(2022/9/27 20:38時点)感想(1件) Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fengineernoi.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F09%2F27%2F204442&quot; title=&quot;モデルの評価方法(分類問題) - ITエンジニア ノイのブログ&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>https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/9948/9784295009948.jpg?_ex=64x64</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2022-09-27 20:44:42</published>
  <title>モデルの評価方法(分類問題)</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://engineernoi.hatenablog.com/entry/2022/09/27/204442</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
