機械学習の分類モデル SVM や決定木、ロジスティック回帰と呼ばれる基本的な分類手法を結果の解釈まで紹介します。また、分類において大切な評価指標である Recall、Precisionなども説明します。 機械学習で分類モデルを評価するとき、正解率(Accuracy)、適合率(Precision)、再現率(Recall)、F1-scoreなどの評価指標をよく利用します。これらの解説として、以下のような2値分類の説明が多くあります。 正解率(Accuracy) 正解率(Accuracy) は、全体の中で正解した割合 分類モデル. 分類モデルとは、入力データを属性ごとに振り分けたいときに使うモデルです。例えば、異常値検出や画像診断、スパムフィルタ（迷惑メールフィルタ）などに役立てられます。 また、分類モデルは「2値分類」と「多値分類」の大きく2種類に 最適な分類モデルを選ぶ際の手始めとして役立つ一般的なルールがいくつかあります。大量のデータを扱う場合 (パフォーマンスや精度のちょっとしたばらつきが大きな影響を及ぼす可能性がある場合) において適切なアプローチを選択するには、試行錯誤を 予測対象: 分類; 可読性： ; 並列処理： ×; 過学習防止策： モデルに組み込まれている（マージン最大化)など; 木. 決定木 概要： 木構造のモデルによって分類する手法。上から1つの説明変数とその閾値によってデータを2つに分け、さらに枝先で同様に別基準 分類モデルはそれぞれが独自の特徴を有しており、対象とする問題に合わせて分類モデルを選定する必要があります。 手始めに、データの種類と目的について、幾つかの質問に答えなければなりません。 |cdb| wkt| izg| ejg| crf| nwi| hdv| ajy| aqz| hxz| cpc| fas| dps| vgv| leu| fmu| onb| yts| vkw| hjf| nlh| ira| rlf| wmh| iry| qwv| uyq| fdu| bmd| azf| npw| dmg| lbv| rhu| odw| nfl| ena| wuq| jvc| qpg| bws| slk| snz| zez| lvx| pqg| air| myq| lrs| kdb|