AIの環境構築(x86_64) 【Ubuntu】nvidia-driverのインストール方法をわかり易く解説
評価指標の設計
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
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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。 ...