機械学習の基礎理解

機械学習の基礎理解

目次

🔍 第一セクション: 概要

• 🔎 第一部: 混同行列について
  • 🔍 サブセクション1.1: 混同行列の概要
  • 🔍 サブセクション1.2: 正確性とリコール
  • 🔍 サブセクション1.3: F1スコアの理解

🔍 第二セクション: 正確性についての詳細

• 🔎 第一部: 正確性の定義と計算方法
  • 🔍 サブセクション2.1: 正確性の概要
  • 🔍 サブセクション2.2: クラスごとの正確性の計算方法

🔍 第三セクション: リコールの探求

• 🔎 第一部: リコールの意味と計算方法
  • 🔍 サブセクション3.1: リコールの概要
  • 🔍 サブセクション3.2: クラスごとのリコールの計算方法

🔍 第四セクション: F1スコアの解説

• 🔎 第一部: F1スコアの重要性と算出方法
  • 🔍 サブセクション4.1: F1スコアの意味
  • 🔍 サブセクション4.2: クラスごとのF1スコアの計算

🔍 第五セクション: 平均精度とF値

• 🔎 第一部: 平均精度の理解と計算
  • 🔍 サブセクション5.1: 平均精度の意味
  • 🔍 サブセクション5.2: マイクロ平均とマクロ平均の説明

🔍 第六セクション: 重み付き平均精度の理解

• 🔎 第一部: 重み付き平均精度の算出方法
  • 🔍 サブセクション6.1: 重み付き平均精度の重要性
  • 🔍 サブセクション6.2: 重み付き平均精度の計算

🔍 第七セクション: マイクロ平均リコールの理解

• 🔎 第一部: マイクロ平均リコールの計算方法
  • 🔍 サブセクション7.1: マイクロ平均リコールの概要
  • 🔍 サブセクション7.2: マイクロ平均リコールの実践

🔍 第八セクション: マクロ平均リコールの重要性

• 🔎 第一部: マクロ平均リコールの意味と算出
  • 🔍 サブセクション8.1: マクロ平均リコールの理論
  • 🔍 サブセクション8.2: マクロ平均リコールの利用方法

🔍 第九セクション: 重み付き平均リコールの計算方法

• 🔎 第一部: 重み付き平均リコールの概要と算出
  • 🔍 サブセクション9.1: 重み付き平均リコールの解説
  • 🔍 サブセクション9.2: 重み付き平均リコールの具体的な手法

🔍 第十セクション: まとめと今後の展望

• 🔎 第一部: 結論と今後の展望
  • 🔍 サブセクション10.1: 結論のまとめ
  • 🔍 サブセクション10.2: 今後の研究方針

混同行列の概要

混同行列は、機械学習においてモデルの性能を評価する際に重要な指標の一つです。正確性、リコール、F1スコアなどのメトリックを理解するために、まずは混同行列の概要について説明します。

サブセクション1.1: 混同行列の概要

混同行列は、実際のクラスとモデルが予測したクラスを対比させた行列であり、真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性を示します。これにより、モデルの性能を詳細に分析することが可能です。

サブセクション1.2: 正確性とリコール

正確性は、モデルが正しく分類したサンプルの割合を示し、リコールは、実際の陽性サンプルのうち、モデルが正しく識別した割合を示します。これらのメトリックは、モデルの性能を評価するために重要です。

サブセクション1.3: F1スコアの理解

F1