情報とLiDARソリューションにおける精度と精度の比較 – イエロースキャン

情報の分類と予測における精度と精度

これらの概念は、入力データから信頼性の高い予測を行うことを目的とする分類モデルの評価にも適用される。

分類指標と予測

分類のアルゴリズムは、予測性能を評価するために特定の測定基準を使用します。精度（Classification）は、すべての予測の中で正しい予測の割合です。精度（Classification）とは、すべての陽性予測の中の真陽性の割合で、偽陽性が高くつく場合に重要です。Recallは、すべての実際の陽性の中の真の陽性の割合であり、偽陰性が高価である場合に重要である。F1-Scoreは、precisionとrecallの間のバランスを提供する。

一般的なエラー数

誤差の数値は、解の性能を評価するのに役立つ。アルゴリズムは多くの場合、予測を改善するために「損失」関数を最小化することを目的としています。MAE、RMSE、標準偏差などの主要メトリクスは、モデルの信頼性とばらつきを評価するのに役立ちます。これらの数値は、フレームワークが 低精度、低精度、またはその両方に苦しんでいるかどうかを識別するのに役立ちます。

分類のための閾値の定義

分類のしきい値は、予測結果の受け入れ基準を決定する上で重要であり、感度と特異度を制御する。例えば、医療診断フレームワークのバイオマーカー閾値は、陽性／陰性の結果を定義する。低いしきい値は感度を上げるが精度を下げる可能性があり、高いしきい値は精度を上げるがリコールを下げる可能性がある。タスクにおいてこれらのバランスをとることは、精度と正確さにとって極めて重要である。政治的な世論調査のような利害の大きいシナリオでは、意思決定における誤ったシグナルを避けるために、高い精度が優先されることがある。この場合、専門家が特定のタスクの要件に基づいて推薦を行う必要があることが多い。

例スパムメールの分類

スパムフィルターの仕事は 予測（「スパム」か「スパムでないか」）をすることである。精度が高いということは、ほとんどのメールが正しく分類されるということです。精度が高いということは、フィルターがメールをスパムとしてマークするとき、それはほとんど常にスパムであることを意味します。閾値の調整は、誤検出（正当なメールがスパムとして検出され、ユーザーにとって損失となる）と誤検出（スパムが検出されない）のどちらを避けることがより重要かによって、精度と想起のバランスを取ります。このタスクの 性質上、アルゴリズムを注意深く設計する必要がある。

分類の結果を理解する

パフォーマンスを評価したり、よくある落とし穴に対処したりする前に、分類タスクにおける基本的な結果を理解することが不可欠である。予測は次のようにグループ分けできる：

• 真陽性（TP）：正しく識別された陽性症例
• 偽陽性（FP）：陰性の症例が誤って陽性と分類されたもの
• 真陰性（TN）：正しく識別された陰性症例
• 偽陰性（FN）：陽性の症例が誤って陰性と分類されたもの

これらの値は混同行列を形成し、これは精度、リコール、F1スコアなどの主要な性能指標を計算するための基礎となります。これらの指標は、特に異なるタイプの予測エラーを区別する際に、分類モデルがどの程度うまく機能するかを評価するのに役立ちます。

よくある落とし穴とその避け方

分類モデルにおけるオーバーフィット：モデルは、訓練情報に対しては高い精度を示すが、新しい情報に対しては 精度を欠くことがある。これには、クロスバリデーションを使用し、独立したテストデータセットで精度と正確さの両方を監視することで対処します。系統的エラーの無視：測定または予測における一貫したバイアスは精度を低下させます。測定機器の校正ドリフトを定期的にチェックし、アルゴリズムや 情報収集プロセスの系統的エラーを修正する。