ディープラーニング ソフトマックス関数(softmax関数)とは?機械学習の視点で分かりやすく解説!!
ディープラーニングのフロー
ディープラーニングquadratic weighted kappaとは？多クラス分類の評価指標
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ディープラーニングmulti-class loglossとは？
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ディープラーニング多クラスにおけるF値(mean-F1・macro-F1・micro-F1)の計算方法
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ディープラーニングmulti-class acuracyとは？
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ディープラーニングloglossとは？分類型タスクの評価指標
この記事を読んで分かること loglossとは何か loglossとは loglossとは、 $$logloss=- \frac{1}{N} \sum ^{n}_{i=1}y_i\log{p_...
ディープラーニングMCC(Matthews Correlation Coefficient)とは？
この記事を読んで分かること MCC(Matthews Correlation Coefficient)とは何か MCC(Matthews Correlation Coefficient)とは MCCとは...
ディープラーニングF値(F1-score, Fβ-score)とは？分類型でよく使う評価指標
この記事を読んで分かること F値とは何か F値(F1-score, Fβ-score)の計算方法 F値とは F値とは、 機械学習モデルの評価指標の1つで、適合率と再現率のバランスを取って...
ディープラーニング再現率(recall)とは？分かりやすく図解で解説
この記事を読んで分かること 再現率(recall)とは何か 再現率(recall)の具体的な計算方法 再現率(recall)とは 再現率(recall)とは、 混同行列を使った評価指標の...
ディープラーニング適合率(precision)とは？分かりやすく図解で解説
この記事を読んで分かること 適合率(precision)とは何か 適合率(precision)の具体的な計算方法 適合率(precision)とは 適合率(precision)とは、 混...
ディープラーニングAUC(Area Under the ROC Curve)とは？
この記事を読んで分かること AUCとは何か ROC曲線の書き方 AUC(Area Under the ROC Curve)とは AUCとは、 2値分類における代表的な評価指標の1つ。 ...