人工知能の分野では、モデル評価メトリックは、機械学習または深層学習モデルのパフォーマンスと有効性を測定するために使用されます。モデルのパフォーマンスを効果的に評価するには、評価指標を適切に選択して使用することが重要です。一般的なモデル評価指標には次のものがあります。
人工知能のモデル評価指標とは何ですか?
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精度: 精度とは、サンプルの総数に対する、分類モデルによって正しく分類されたサンプルの数の比率を指します。精度は最も基本的な評価指標の 1 つですが、すべての状況、特にサンプル クラスの不均衡な場合に適しているわけではありません。
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精度: 精度とは、すべてが陽性であると予測されるサンプルの数に対する、陽性であると正しく予測されたサンプルの数の比率を指します。この正解率は、病気の予測など、陽性者の正確な予測が重要な状況に適しています。
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再現率: 再現率とは、すべての陽性サンプル数に対する、正しく陽性と予測されたサンプル数の比率を指します。再現率は、検索エンジンでの検索結果など、すべての陽性サンプルを予測することが重要な状況に適しています。
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F1 値 (F1 スコア): F1 値は適合率と再現率の加重平均であり、通常、分類モデルの全体的なパフォーマンスを測定するために使用されます。F1 値が高いほど、モデルが精度と再現率のバランスを達成していることを示します。
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ROC 曲線と AUC 値: ROC 曲線 (受信者動作特性曲線) は、二項分類モデルのパフォーマンスを測定するための視覚化ツールです。ROC曲線とは、異なる閾値における真陽性率(True Positive Rate)と偽陽性率(False Positive Rate)を水平座標と垂直座標とした曲線である。AUC 値 (Area Under Curve) は ROC 曲線の下の面積であり、値が 1 に近づくほど、分類器のパフォーマンスが向上します。
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R2 値: R2 値は回帰モデルの性能の評価指標であり、モデルの予測結果が真の値にどれだけ近いかを測定するために使用されます。R2 の値の範囲は [0, 1] で、1 に近いほどモデルの予測効果が高くなります。
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混同行列: 混同行列は、分類モデルの予測を表形式で表す方法です。真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性など、実際のラベルと予測ラベルの組み合わせに従って予測結果を分類します。
つまり、上記は一般的な人工知能モデルの評価指標であり、さまざまなタスクやシナリオでモデルのパフォーマンスと効果を評価するために使用できます。実際のアプリケーションでは、評価結果の精度と信頼性を確保するために、特定の問題やデータの特性に応じて評価指標の選択を決定する必要があります。同時に、評価指標を使用してさまざまなモデルのパフォーマンスを比較し、最適なモデルを選択することもできます。
評価指標としては、上記の共通評価指標のほかに、適合率・再現率曲線（PR Curve）、平均平均精度（Mean Average Precision、mAP）、対数損失（Log Loss）などがあります。各評価指標には適用可能なシナリオと制限事項があり、これらの評価指標を理解して習得することは、開発者が機械学習および深層学習モデルをより適切に評価および最適化するのに役立ちます。
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目次
1. AI無料ビデオコースとプロジェクト
2. 人工知能必読の本
3. 人工知能に関する論文集
4. 機械学習 + コンピューター ビジョンの基本アルゴリズムのチュートリアル
5、ディープラーニング機械学習チートシート（計26枚）
人工知能をうまく学ぶには、より多くの本を読み、より多くの実践的な作業を行い、より多くの練習をする必要があります。レベルを向上させたい場合は、落ち着いて体系的にゆっくりと学習して、何かを得ることができるようにする必要があります。終わり。