分類問題の精度評価についてまとめておきます。 代表的な評価指標にはどのようなものがあるのか、その中でどれを使えばいいのか、回帰分析の精度は使えるか、について順に書いていきます。 今回は、下記の混合行列で表されるような疾病検査を例にとって説明します。陽性・陰性は予測クラス、疾病あり・疾病なしは正解クラスです。 疾病あり 疾病なし 陽性 陰性 評価指標には何かあるか？ 一般的によく使われる評価指標に、Precision, Recall, Specificity, F-measure, Accuracy, AUCがある。 1. Precision 陽性と判定された人のうち、実際に疾病がある人の割合。 Precision(精度、適合率), Positive Predictive Value(陽性予測値)と呼ばれる。 2. Recall 実際に疾病がある人のうち、陽性と判定される人の割合。 Reca
In the field of machine learning and specifically the problem of statistical classification, a confusion matrix, also known as error matrix,[1] is a specific table layout that allows visualization of the performance of an algorithm, typically a supervised learning one; in unsupervised learning it is usually called a matching matrix. Each row of the matrix represents the instances in an actual clas
内容はマンガで始めていますが、情報処理安全確保支援士を意識して作った本です。 ※ただ、支援士対策としてしまうと、一般の人が買ってくれないというのがデメリットなのです。 2章のセキュリティ管理や8章の法規のところは、情報処理安全確保支援士の範囲ではありながらも、出題はあまりありません。 ですが、それ以外の章は、クロスサイト攻撃のところなどで一部ソースコードも含めて掲載しておりますし、支援士を受けられる方が教科書として使ってもらえるようにしてあります。 是非、本屋で内容を確認ください。気に入られましたら、ご購入をご検討ください。 マンガ＋図解で基礎がよくわかる 情報セキュリティの教科書 左門 至峰 技術評論社 2024-07-08 １．情報処理安全確保支援士試験は、難易度が高い国家資格 ２．情報処理安全確保支援士の資格に合格するための勉強法 ３．情報処理安全確保支援士試験の勉強法① 情報セキュ
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