imslotter https://blog.hatena.ne.jp/imslotter/ プロクラシスト https://www.procrasist.com/ 技術メモ-機械学習 技術メモ こんにちは、ほけきよです！ 機械学習の基本は教師あり学習です。 でも、実際の現場ではいろいろ指標が出てきて「?」 ってなるので、一回本気でまとめてみることにしてみました！ 教師あり学習の分類 二値分類 用語一覧表 図解 事例 事例1:果物の分類 事例2:ガンかどうかの検査 ROC曲線の意味合い 指標まとめ 多クラス分類 precision, recall, F-measure accuracy logarithm loss 出力が数値(回帰) 用語一覧 二乗誤差(MSE, RMSE)と絶対誤差(MAE)の使い分け AICとBIC, wAICの使い分け 時系列問題 参考になりそうなサイト 教師あ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.procrasist.com%2Fentry%2Fml-metrics" title="機械学習で使う指標総まとめ(教師あり学習編) - プロクラシスト" 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.f.st-hatena.com/images/fotolife/i/imslotter/20170517/20170517111553.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-05-17 20:02:00 rich https://www.procrasist.com/entry/ml-metrics 1.0 100%