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)
  • 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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