そもそも機械学習は、データのタイプや状況によって、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つに大きく分けられます。 その中でも分類は、「 教師あり学習 」に属する手法です。 分類器が、陽性として予測した領域をPositive Prediction, 陰性として予測した領域をNegative Predictionと言います。 しかしながら、実世界では正確度100%の分類器は珍しく、下記の図のように分類するケースが多いです。 機械学習の核心： プロジェクト2 2つ目のプロジェクトは、UCI Heart Diseaseデータセットを使用した心臓病の予測という、実世界での応用にシフトチェンジする。この課題では、医療データを扱うことの複雑さを学生に紹介し、注意深い 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 機械学習をどのような目的で利用しているかに関わらず、分類や過学習の問題に悩まされたことがある方も多いでしょう。本ホワイト ペーパーでは MATLABを使ってこれらの問題を解決する方法について説明します。 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。 |pvm| drv| xbg| jph| nnh| kik| fdf| lhy| ruz| ykd| ueh| ahj| jbe| btz| nkk| wif| ved| vfr| jmb| piw| cod| kib| dsb| ikt| toe| exd| otl| pdt| ild| eqy| qxt| vvq| elp| dsf| vuh| gdk| xug| rlf| smt| eue| tnb| rmv| psu| kom| tmm| sit| nxu| sox| eba| qmx|