機械学習モデルの精度を理解する
精度とは、モデルの予測が真の値とどの程度一致するかを指します。これは、予測された出力と実際の出力の差の尺度です。言い換えれば、モデルが特定の入力に対して正しい出力をどの程度予測できるかを測定します。精度を測定するには、次のような方法があります。平均絶対誤差 (MAE): 予測値と実際の値の間の平均差を測定します。値が低いほど精度が高くなります。
2。平均二乗誤差 (MSE): 予測値と実際の値の間の二乗差の平均を測定します。値が低いほど精度が高くなります。
3. 二乗平均平方根誤差 (RMSE): これは MSE に似ていますが、MSE の平方根として計算されます。値が低いほど精度が高くなります。
4。平均絶対パーセント誤差 (MAPE): 予測値と実際の値の間の平均絶対差を実際の値のパーセントとして測定します。値が低いほど精度が高くなります。
5。 R 二乗: これは、独立変数によって説明される従属変数の変動の割合を測定します。値が大きいほど、モデルがデータによく適合していることを示します。
6。 F1 スコア: これは、精度と再現率のバランスの尺度です。これは適合率と再現率の調和平均であり、範囲は 0 (最悪) から 1 (最高) です。
7。精度: すべての陽性予測のうちの真陽性の割合を測定します。値が高いほど、陽性と陰性のケースを区別する能力が優れていることを示します。
8。リコール: これは、すべての実際の陽性症例のうちの真陽性の割合を測定します。値が高いほど、すべての陽性ケースを検出する能力が優れていることを示します。すべての状況に完璧な精度の単一の尺度はなく、解決する特定の問題に応じて、別の尺度の方が適切な場合があることに注意することが重要です。
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