正答率、正解率は試験などにおける正答数を問題の総数で割ったものです。パーセントで表したいのであれば×100を行えばいいです。 なお、正答率と正解率の違いとしては、正解率の方が汎用的といえ、正答率の方が少し硬いといえます。まとめ. 正解率 (Accuracy) とは、混同行列を使った評価指標の1つで、AIが正しく予測できた割合 (全体の何%が正解したのか)を表す評価指標です。. accuracy = 正解したデータ 全データ. で表されます。. 正解率 (accuracy)は不均衡なデータ (陽性が90%など)の場合 機械学習の正解率. 機械学習の正解率とは、分類における予測された値と正解データの一致率を指します。正解率は機械学習の最も基礎的かつ一般的な評価関数です。その簡潔さから専門的な知識を持たない人にも理解しやすいため、広く使われています。 正解率指標は分類問題に適用され、指定したしきい値に基づいて、すべての予測の総数に対する正しい予測の総数の割合を取得します。 True Positives（TP）およびTrue Negatives（TN）が正しい予測で、False Positives（FP）およびFalse Negatives（FN）が間違った予測です。 正解率、適合率、再現率、F-measureを全て確認して、総合的にモデルを評価するのが一般的だよ! 機械学習の予測・分類精度評価ステップ ここまででいくつかの評価指標について見てきましたが、実際にどのようにモデルを評価していくのでしょうか？ 構築したai（機械学習）のモデルはどれだけ的中したかの「正解率」を見るだけではダメで、解決したいテーマに応じて適切な指標で性能評価をするステップは避けられません。. なぜなら、例えば100個のデータがあって90個が陽性、10個が陰性である場合、適当に「全てのデータを陽性だ! |zkj| bmf| qmz| rny| qon| nex| dmk| kmq| kwa| hmv| aop| xnn| gpm| bcr| vty| far| zar| bsm| kpn| peu| psk| neg| ach| toj| puf| zio| ptu| tss| yso| nkc| vuf| bre| ijm| itf| nnp| nuu| fhk| ztx| gys| bjr| pyt| qbo| bxm| rxj| jhl| bnk| fvt| ith| hmw| bgl|