性能評価(機械学習)

機械学習で学習を終えた学習器の性能を評価する方法についてまとめているページです.

2019.1.28

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ニクラスの分類評価指標

機械学習などによって学習を終えた分類器に対し行うニクラスの分類性能に関する評価指標についてまとめたページです.

一般的な学習器の性能評価方法

どのような学習かに関係なく、一般的な学習器において使用される性能評価手法や検証方法についてまとめたページです.

性能評価(機械学習)の新規投稿

PR曲線(Precision-Recall Curve)は、2クラスの分類の評価指標を与える曲線で、精度(Precision)と再現率(Recall)を軸にプロットしたグラフ.理想的な状態は右上に曲線が張り付く状態.大方ROC曲線と同じだが、ROC曲線より注目データに偏りがあって少ないデータしかないクラスがあるときに有用.

交差検証法

データが少ない時には学習器の推定精度を適切に評価しにくいため、工夫が必要となります.交差検証法(Cross Validation法)は、一部を訓練データとして他をテストデータとした評価を何度か行い、どのデータもテストデータとも訓練データとも使用して評価をすることで予測誤差、推定精度をより正確にする手法です.

ROC曲線(受信者操作特性, Receiver Operating Characteristic)は、2クラスの分類の評価指標を与える曲線.もともとは信号処理の分野において用いられていたものだが、他分野でも使用されている.ある閾値を変えていく過程で再現率を縦軸、偽陽性率を横軸にプロットしたグラフ.曲線の下側の面積をAUC(Area Under Curve)と呼び、1に近いほどよく、曲線は左上に張り付いている方がよい.

性能評価(機械学習)人気知識・質問

PR曲線(Precision-Recall Curve)は、2クラスの分類の評価指標を与える曲線で、精度(Precision)と再現率(Recall)を軸にプロットしたグラフ.理想的な状態は右上に曲線が張り付く状態.大方ROC曲線と同じだが、ROC曲線より注目データに偏りがあって少ないデータしかないクラスがあるときに有用.

ROC曲線(受信者操作特性, Receiver Operating Characteristic)は、2クラスの分類の評価指標を与える曲線.もともとは信号処理の分野において用いられていたものだが、他分野でも使用されている.ある閾値を変えていく過程で再現率を縦軸、偽陽性率を横軸にプロットしたグラフ.曲線の下側の面積をAUC(Area Under Curve)と呼び、1に近いほどよく、曲線は左上に張り付いている方がよい.

交差検証法

データが少ない時には学習器の推定精度を適切に評価しにくいため、工夫が必要となります.交差検証法(Cross Validation法)は、一部を訓練データとして他をテストデータとした評価を何度か行い、どのデータもテストデータとも訓練データとも使用して評価をすることで予測誤差、推定精度をより正確にする手法です.