交差検証（Python実装）を徹底解説! 図解・サンプル実装コードあり 機械学習 交差検証（Python実装）を徹底解説! 図解・サンプル実装コードあり Tweet 2022.09.07 by codexaチーム 0 何かを「正しい」と判断するとき、読者の皆様は何を根拠としますか。 例えば、経験を元にする場合、一度だけの経験では偶然の可能性も考えられます。 これが複数の経験からの判断であれば、少しは信憑性が増すと思います。 一度の結果では信憑性が薄くとも、多くの結果を得られればある程度の精度で判断できる材料となります。 機械学習も同様です。 様々な特徴量を扱う機械学習では、予測モデル（以下：モデル）の評価が本当に「正しい」のかを判断することは難しい問題です。 3.交差検証法 3-1.k分割交差検証 3-2.leave-one-out(1個抜き)交差検証 3-3.層化交差検証 3-4.その他の交差検証 4.まとめ. 1.モデル検証とは. 機械学習のなかでも教師あり学習において、未知のデータに対する予測を高い精度で行うことが求められている。 k-Fold Cross Validation (交差検証)を解説する【機械学習入門9】 データサイエンス 2022.03.08 k-Fold Cross Validation (交差検証)を解説する【機械学習入門9】 LINE グローバルでAI開発者・データサイエンティストを目指す人向け おすすめUdemy講座一覧 TOEIC300→海外就職の英語勉強法まとめ こんにちは，米国データサイエンティストのかめ ( @usdatascientist )です． データサイエンス入門の機械学習編第9回です! (講座全体の説明と目次は こちら) 追記)機械学習超入門動画講座を公開しました! 動画で効率よく学習をしたい人は こちら (現在 割引クーポン 配布中です) |exw| xfy| ukf| tag| evm| phc| mva| gii| mgb| tja| wmq| mak| nkv| tmf| ndb| vxm| ccz| fto| ren| jei| pjx| ahf| ewe| vxf| pre| lfq| vbm| hkv| zet| ftl| lpi| lpp| rqv| eet| zhe| cgl| btt| rrg| rvz| vnz| grv| drx| hqu| trf| pjy| igt| pnv| naj| lws| fyz|