機械学習 f値 目安

Powered by 引用をストックしました引用するにはまずログインしてください引用をストックできませんでした。再度お試しください限定公開記事のため引用できません。 スポンサーリンク　自分が勉強していく上で学んだことなどをまとめていきたいと思います。引用をストックしました引用するにはまずログインしてください引用をストックできませんでした。再度お試しください限定公開記事のため引用できません。

(例えば店舗の売り上げ予測などで、一つの店舗のが異常に売り上げが高いと、最小二乗誤差の場合、その店の予測精度だけを上げればよい)\( y_i' \): i番目の要素の予測値\( y_i \): i番目の要素の正解値"TalkingData Mobile User Demographics" で使われている指標多クラス分類の場合にはaccuracyを使うことも多いですが、予測モデルの出力が特定のクラスに属する確率であることが多いので、正解との距離を対数で取ったものの和を評価関数としています。\( p_{ij}' \): i番目の要素のj番目のクラスに属する予測確率\( y_{ij} \): i番目の要素のj番目のクラスに属するかどうか (1 or 0)上図の場合には、予測モデル2の評価が高くなります(Multi-class logarithmic loss自体は0に近い方がよい)。Accuracyで評価した場合には予測モデル1、予測モデル2の双方とも同じ評価になります。カルバックライブラーダイバージェンスなどが確率分布同士の差を比較する際に利用されます。評価関数を淡々と紹介しましたが、最初に述べたように、オフラインでの予測はユーザの実際の行動予測とはギャップがある
場合もあります(最適でない答えの中に異質なものが入るとついクリックしてしまうなど)。BtoCの実ビジネスに機械学習を導入する際にはABテスト gunosy_dataさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？ 適合率などと近い指標で、ある集合を予測する際に、狭く予測した際に評価が高くなる指標 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 機械学習による分類を行った場合に、その手法が従来より優れているか否かを判断したいという場面に遭遇します。その際、分類を適切にできた数の割合である「正解率」に着目したくなりますが、実は評価の方法はコレ以外にも複数存在します。 正解率は、テストデータが  で表現されます。最も直感的で分かりやすい評価指標です。   クラス ここで  というように定義されます。本来すべて分類が上手くいけば  同様に、クラス     分類器がこのとき、  と定義されます。再現率のときとは違い、   再現率と精度を計算する際に、あるクラス分割表とはを以下の表形式にまとめたものです。     と表記されることとなります。  と表記されることになります。  再現率は「クラスもしも分類器が、少しでも 逆に、かなり  分類器は再現率と精度に対してトレードオフを持っているため、これらを統合して評価できる指標が必要になります。その指標の１つがF値です。F値は、再現率を  で定義されます（調和平均）。F値を大きくするような分類器を良いものと判断します。 精度と再現率が等しくなるような点を「break-even」とよびます。精度と再現率について 精度や再現率、F値はいずれにしても「とあるクラス精度も再現率も、データが      そのため、機械学習のビジネス利用への敷居が下がっています。予測や分類といった問題を解く際には、設定した課題に対してどのモデルが最も適しているかを評価するための指標(評価関数)が必要になります。 個人の資産の額などの桁が大きくなり対数正規分布に近い分布において有用です。RMSLEは対数を取っているので一つの大きな間違いでの差が出にくくなっています。RMSPEも割合なので同様です。 データ分析業務や統計、機械学習に携わり始めると「決定係数」や「R2」「アールツースコア」「寄与率」などの用語を見聞きして「これ何？」と頭を悩ませた経験は誰にでもありますよね。調べてみるものの、小難しい数式や説明を理解できずに憂鬱な気分になる方は多いかもしれません。 内容は、現在は機械学習ライブラリが充実しており、また、Webサービスの普及により学習に必要なデータの獲得も以前と比較して容易になっています。 Kaggleそこで、本ブログでは多くある評価関数のうち代表的なものいくつかをまとめて解説します。 機械学習による分類を行った場合に、その手法が従来より優れているか否かを判断したいという場面に遭遇します。 はじめに2値分類を評価する際に用いられる基礎的な評価関数を解説し、現在のKaggleのActive Competitionの評価指標を紹介します。2値分類 (例えばとある病気に罹患しているかどうか) の予測をする際の指標を解説します。この指標自体を精度という場合もあります一見優れた指標に見えますが、発表スライドにもある通り、正解データの正が1%で負が99%のような場合、すべてのデータを不正解と予測するデータがある場合、偽陽性を低く抑えることを目的とする場合には適合率が高いモデルを採用します。犯罪の検挙を例にすると、一般市民を冤罪で逮捕してしまう率を低く抑えることができます。しかし、逆に真犯人を見つける確率も下がる場合もあります。偽陰性を低く抑えたい場合に採用する指標です。適合率と再現率はトレードオフの関係にある(どちらかが高くなるとどちらかが低くなる)ので調和平均をとった指標です。検索において、ユーザの反応を元に"Precisionをやや高める"など際に重み付けのF値を使う場合もあります。\( 0 < \beta < 1\) のときに再現率を重視し、\( 1 < \beta\) のときに適合率を重視します。8/3時点でActiveだったCompetitionのいくつかをピックアップして評価指標を見てみます。"Ultrasound Nerve Segmentation" で使われている指標 「レコメンドつれづれ」は、レコメンド手法の概念や実装方法を中心に、レコメンドに関する基礎的な内容から最近流行りの技術まで幅広くご紹介する連載です。第3回は、レコメンドの評価方法について、代表的な評価方法・指標をピックアップしてご紹介します。

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