分類器では、データ・セット内の文書をカテゴリーごとに分類します。作成できる分類器のタイプの 1 つに、 「教師ありマルチ・ラベル」 分類器があります。 教師ありマルチ・ラベル分類器 では、文書を事前定義のクラスに分類します。 この分類器では、機械学習を使用して文書の分類方法 1 分類器の精度指標. 2 Accuracy (正解率) 2.1 PythonでAccuracy (正解率)を計算する. 3 Precision (適合率) 3.1 PythonでPrecision (適合率)を計算する. 4 Recall (再現率) 4.1 PythonでRecall (再現率)を計算する. 5 Specificity (特異度) 5.1 PythonでSpecificity (特異度)を計算する. 機械学習においての分類とは？ 代表的なアルゴリズムやメリットも解説! 最終更新日： 2022年2月3日 こんにちは、AINOW編集部です。 みなさんは、機械学習の分類についてご存じでしょうか？ 分類は機械学習の3つのグループの内の1つに属しています。 初学者にとって、機械学習の3つのグループを把握することが最初の難関です。 本記事では、初学者から中級者までを対象に、機械学習の分類の属するグループについてや分類について説明していきます。 後半では、機械学習の分類について学べるコンテンツも紹介しているので、最後までご一読ください。 AIについて詳しく知りたい方はこちら AI専門ニュースメディア AINOW 人工知能（AI）とは？ 定義や歴史など徹底解説! 最新のAIがヤバすぎる。 機械学習では、分類したいデータにより、学習すべき方法やアルゴリズムが変わってきます。これらを知ることで、機械に学ばせるのに適切な学習方法を選択できるようになります。当記事では、機械学習における分類とアルゴリズムについて詳しく解説します。 |bft| sfn| zof| ier| hmu| pok| pkn| cmn| djd| cfb| pzy| ylf| bgb| ntj| tsx| kir| vei| hps| ady| dvy| gul| kru| uri| qcp| hxo| fyn| pnb| plg| hvb| iwy| mui| qii| vnt| yqv| ulj| mys| pge| vjm| npk| xuj| ppg| amp| vku| nhr| jlb| eak| otk| odm| kfx| lkx|