この記事を読んで分かること
- multi-class acuracyとは何か
multi-class acuracyとは
multi-class acuracyとは、
です。
$$accuracy = \frac{正解したデータ}{全データ}$$で表されます。
正しく予測できたものはオレンジ色で示した部分で、誤った予測はグレーで示した部分となります。
つまり正解率(Accuracy)は以下の式で表すことができます。
$$accuracy = \frac{正解したデータ}{全データ}=\frac{91+83+96}{300} =0.9$$
ロボくん
直感的に理解しやすい評価指標ですね。
まとめ
multi-class acuracyとは、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。
$$accuracy = \frac{正解したデータ}{全データ}$$で表されます。
2値分類の評価指標の1つであるacuracyを他クラス分類に拡張したものとなります。
コメント