Python 機械学習モデルの評価: 機械学習モデルのパフォーマンスを測定する方法

モデル評価の概要

機械学習モデルの評価は、機械の 学習 プロセスにおける重要なステップであり、特定のデータセットに対するモデルのパフォーマンスと汎化能力を測定するために使用されます。評価結果は、モデルが特定の問題に適しているかどうかを理解し、モデルの選択と調整の指針を提供するのに役立ちます。

評価指標

＃＃＃正確さ＃＃＃

精度は最も一般的に使用される評価指標の 1 つで、サンプルの総数に対するモデルによって正しく予測されたサンプル数の割合を測定します。次のように計算されます:

リーリー ＃＃＃想起＃＃＃

リコールは、モデルによって正しく識別されたすべての陽性サンプルの割合を測定します。次のように計算されます:

リーリー

精度 (精度

io

n)

適合率は、モデルによって陽性であると予測されたサンプルのうち、実際に陽性であるサンプルの割合を測定します。次のように計算されます: リーリー F1スコア

F1 スコアは再現率と適合率を考慮し、加重平均によって計算されます。次のように計算されます:

リーリー

より高度な評価指標

ROC 曲線 (受信機動作特性曲線)

ROC 曲線は、分類モデルのパフォーマンスを評価するための一般的な

ツール

です。偽陽性率を横軸、真陽性率を縦軸とした曲線を描きます。 ROC 曲線の下の面積 (Area Under the Curve、AUC) は、モデルのパフォーマンスを測定するための重要な指標です。値の範囲は 0 ～ 1 です。値が大きいほど、モデルのパフォーマンスが向上します。

混同マトリックス 混同行列は、予測結果と実際の結果の関係を示す表です。混同行列の各行は実際のラベルを表し、各列は予測されたラベルを表します。対角線上の値は正しく予測されたサンプルの数を表し、対角外の値は誤って予測されたサンプルの数を表します。

評価指標の選び方

評価指標を選択するときは、次の要素を考慮する必要があります:

問題の種類: 分類問題または回帰問題?

データセットの特性: サンプル数、カテゴリ分布、ノイズレベルなど。

• モデルの目的は何ですか: 予測精度、堅牢性、解釈可能性など。
• ＃＃＃結論は＃＃＃
評価
• python
機械学習モデルのパフォーマンスは、モデルの

開発

プロセスに不可欠な部分です。さまざまな評価指標を使用することで、モデルのパフォーマンスを完全に理解し、合理的なモデルの選択と調整を行うことができます。

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