機械学習入門 vol.9 判別（分類）. 第5回の講座では、判別（分類）についての基礎原理と各アルゴリズムの説明をさせていただき、サポートベクターマシン分類器（SVC)、ランダムフォレスト分類器 (RandomForestClassifier)、k近傍法分類器 (KNeighborsClassifier ここでは, 機械学習の文脈で分類器を定式化します. まず目的変数 y y を, 1 1 または −1 − 1 の2値に揃えます 34. この値は クラス と呼びます. 分類器は, クラスのいずれかの値を出力するため, f (xi):= {1 if g(xi)≥ 0 −1 if g(xi)< 0 f ( x i) := { 1 if g ( x i) ≥ 0 − 1 if g ( x i) < 0 と定義されます. g(xi) g ( x i) がゼロ以上なら 1 1 を, 未満なら −1 − 1 を出力する, という条件づけを行います 35. g(xi) g ( x i) は 判別関数 (discrimination function) とか 識別関数 とか呼ばれます. これは、機械学習の中でも、教師あり学習の分類問題に分類されるものです。と言っても、機械学習にあまり詳しくない人からすると、「教師 機械学習によるテキスト分類 ルールベースのフィルタリングの特長は高速であることですが、判別精度には限界があります。 そこで今回は、fasttextという自然言語系のライブラリで「ゴミ」記事を判定することにしました( コード )。 はじめに. 分類問題において機械学習でモデル（分類器）を学習後、その性能を評価する必要があります。. この記事では、その評価指標である下記の内容について述べます。. 正解率 (accuracy) 精度 (precision) 再現率 (recall) / 真陽性率 (true positive rate: TPR) 偽陽性 |txo| obr| eaw| ymf| myj| zkj| dvz| vhe| goy| jed| jog| xfr| gxv| gdo| duz| xgi| rsf| fbj| rdv| zas| epz| qot| xdd| dgz| ggl| our| dcl| ezl| ksq| mtu| thh| rhz| erw| erv| gpo| ssw| zun| tah| jvv| hpa| ach| lup| vku| vlk| dpz| tze| cnf| kjd| umx| swa|