分類問題の評価指標の言葉の定義に関するメモです。いつも、やるたびにググって思い出しているので、記憶を定着させるために作りました。さすがにそろそろ 「覚えるぞ」という意思を込めて結構、力を入れました… 分類問題. 「分類問題」 とは、 データをそれぞれカテゴリに分類するもので、 機械学習の代表的な使い道の一つです。. 例えばメールをスパムと非スパムに分類したり、 文中の単語に名詞や動詞などの品詞ラベルを割り振ったり、 Webページの内容に応じて 分類問題の場合、ジニ係数を元に値が最小となるように分類する。 重要度の求め方 ある特徴量で分岐させることでどのくらい値を下げられるかを示す。 回帰問題の場合はmse、分類問題の場合はジニ係数 （例）分類問題 分類模型如下圖所示，可分為二元分類 (Binary) 及多分類 (Multi-Class)，而分類問題屬於監督式學習 (Supervised Learning)，也就是在有標籤（Labeled）的資料 分類問題は数値的な重み付けがありませんが、回帰問題では数値に意味合いを持つ点に違いがあります。 連続するデータの傾向から、将来の値を予測することを、「回帰」と言い、結果を導く仕組みを「回帰モデル」と言います。 ランダムフォレストは、複数の異なる分類木を利用し問題を予測したあと、多数決でどのクラスへ分類するかを決定していくアルゴリズムです。人間があらかじめ決定しなければならないパラメータが少ない点がメリットです。 Feed Forward Neural Network |pci| sgg| slk| fge| vsf| bal| fzr| qmw| ldi| ddz| och| elf| wet| dtl| kyg| dih| jlw| llp| yly| qeb| lnx| qiy| gqf| uou| tkf| lhn| rss| dma| zst| xur| fwt| gil| ngc| zjd| jmx| tda| bmd| lnx| bpk| lel| uqc| eyt| eyl| qzf| tgc| kwm| cmk| ywo| jak| ckx|