機械学習で使われる評価関数まとめ - Qiita

はじめに 評価関数（評価指標）についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 （いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと

[xjack]

もっと「こういう目的で使う」とか「こんな副作用がある」みたいなことも調べて書けばいいのに．勾配ベースで最適化したときの収束性とかさ．

[quabbin]

すごく短く特徴を述べていて、一覧するにはこのくらいがいいんでないのと思う。

[wktk_msum]

使えるかわからんが参考にします

[mizchi]

わかりやすい

[bohemian916]

コロナの判定で話題になった偽陽性は、まさしくこの混合行列の話だね。偽陽性がーっていう人は、precisionやrecallの概念くらい知っていて欲しい。