MikuHatsune https://blog.hatena.ne.jp/MikuHatsune/ 驚異のアニヲタ社会復帰の予備 https://mikuhatsune.hatenadiary.com/ R Rpackage 統計 Rを使いこなす 医学 機械学習の分野で分類性能の評価に適合率と再現率というものがある。 医学分野での分類には、たいてい病気/非病気のラベルの分類にはReceiver Operating Characteristic (ROC) 曲線と曲線下面積AUC を使うが、情報系ではPrecision-Recall curve (PRC) とF1 値で評価されていることが多い。 ググればよく書いてあることだが、例えばラベルの片方、病気もしくは非病気が1件しかなくて、もう片方のラベルが1000とか十分あるときにどう評価するか、ということが問題になる。 RPC のほうがいいんでない? という話。PLoS One. 2015 Mar… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmikuhatsune.hatenadiary.com%2Fentry%2F20160905%2F1473040227" title="Precision and Recall - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.d.st-hatena.com/diary/MikuHatsune/2016-09-05.png Hatena Blog https://hatena.blog 2016-09-05 10:50:27 rich https://mikuhatsune.hatenadiary.com/entry/20160905/1473040227 1.0 100%