機械学習の検証方法

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• データーに偏りがある場合は、少ない方で適合率と再現率を測る

• R^2を使う

  • R^2値は、モデルの正確さを表す(回帰only)
  • 0~1
    • 1が完璧に適合(恐らく過学習

      過学習

      from 機械は、パラメータを訓練する時間を与えれば与えるほど複雑なモデルを考えようとする それをやめたい そういう意味では、結果に対してはと同じ話をしている 逆に、人間はそういうことはなさそう ことへのモチベを持っているからかな ...

      1/3/2023

      )
  • データセットとテストセットの値の差が大きい = よくない

• 

• 交差検証

  • 単純に2:8で分割するのではなく、それを何パターンも試す
  • 状況に応じて、いろんな分割方法がある
    • 特定のグループを全てテストケースに入れたいときとか
    • 膨大なデーターがある時に、全部は使わずに一部だけとるとか
      • 本の5.1に色々書いてある

• 精度の数字を比べるだけでは足りない、実際の用途に応じてフレキシブルに

  • 例: 医療において偽陽性より偽陰性の方がやばいのは明らか、二つのミスを同じ重みで扱わないようにする

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