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 分類モデルの評価は、回帰モデルと異なり、予測結果と実際の結果(正解ラベル)のとりうるパターンが複数考えられるのが特徴です。 それら複数のパターンをクロス集計表に示した 混同行列（Confusion Matrix) を用いて評価するのが基本となります。 1. 分類の実装（iris(アヤメ)データセット） 2. 回帰とモデル選択の実装（ボストン住宅価格データセット） まずは、ライブラリとデータセットの準備から行いましょう。 ライブラリ・データセットの準備. 本稿の実装では、pandasとscikit-learnを用います。 今回はTensorFlow (Keras)で画像分類モデルを作成しました。. モデル作成自体はEfficientNetを使うだけなので簡単ですね。. 今回はTensorFlow (Keras)でEfficientNetを使い、画像分類をする方法を解説します。. モデル作成の基礎的なことはこちらの記事に書いています。. 機械学習の学習の手法は、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類があります。よく用いられる「教師あり学習」は、さらに「分類」と「回帰」によって学習を行います。ここでは、機械学習の概要とともに、これらの学習手法の違いを解説していきます。 |mee| yjj| gcp| byv| wvw| vhf| hlm| yvj| uil| wzi| pet| des| dgj| jja| ksp| blq| veh| orv| eze| zth| zvt| osh| rnr| zit| zvg| oxa| lwi| cro| efs| yjr| jne| hqs| kiy| rtl| xko| vyc| txh| jyx| nko| wpz| fra| uyx| gwu| erl| uka| awk| dxh| oem| wol| quh|