Python: 機械学習で分類問題のモデルを評価する指標について - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、機械学習において分類問題のモデルを評価するときに使われる色々な指標について扱う。 一般的な評価指標としては正確度 (Accuracy) が使われることが多いけど、これには問題も多い。 また、それぞれの指標は特徴が異なることから、対象とする問題ごとに重視するものを使い分ける必要がある。 今回扱う代表的な評価指標は次の通り。 正確度 (正解率、Accuracy) 適合率 (精度、陽性反応的中度、Precision) 再現率 (感度、真陽性率、Recall) F-値 (F-score, F-measure) AUC (Area Under the Curve) 上記それぞれの指標について、特徴を解説すると共に Python を使って計算してみる。 データセットには scikit-learn に組み込みの乳がんデータセットを用いた。 今回は「機械学習で」と書いてしまったけど、上記は実際には
word2vec（Skip-Gram Model）の仕組みを恐らく日本一簡潔にまとめてみたつもり - これで無理なら諦めて！世界一やさしいデータ分析教室
久しぶりの記事更新です。 今回はかねてより書いてみたかったword2vecについて。 word2vecはとても面白い考え方なのですが、個人的には仕組みがちょっと捉えづらく、理解するのに結構時間がかかりました。 そこで今回は、過去の自分を救えるように、word2vecをできるだけ簡潔に、そして直観的に理解できるように解説していきます。 なお、word2vecについては以下書籍でよくまとまっているので、よろしければ是非！ Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る ※追記※ スマホのAMPだと、行列や数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから購読頂けますと幸いです。 word2vecを使うと何ができる
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