二値分類器の評価

term_id: evaluation_of_binary_classifiers

Category: basic_concepts

Definition

この分野には、精度（accuracy）、適合率（precision）、再現率（recall）、F1スコア、および受動者操作特性曲線下面積（AUC-ROC）などの指標の分析が含まれます。これは、モデルがどのようによく機能するかを決定するのに役立ちます。

Summary

2つの可能な結果のいずれかを予測する機械学習モデルのパフォーマンスを評価するプロセス。

Key Concepts

  • 混同行列
  • 適合率-再現率のトレードオフ
  • ROC曲線
  • F1スコア

Use Cases

  • 医療疾患スクリーニング
  • スパムメールフィルタリング
  • 信用リスク評価

Code Example

1
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from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_true, y_pred))

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