python【分類④】混同行列・精度・再現率・F1スコアの正しい使い方
はじめに分類モデルの性能を評価する際に、「精度（Accuracy）」だけを見て満足していませんか？実は分類問題では、「どのクラスをどれだけ正しく予測できているか」を詳しく確認する必要があり、そのための指標が「混同行列」や「精度・再現率・F1...
モデル評価
python python【応用①】クロスバリデーションとグリッドサーチで精度を上げる方法
はじめにこれまでの記事では、様々な機械学習モデルの実装方法と、過学習を防ぐための正則化について学んできました。本記事では、モデルの性能をさらに高めるためのテクニックである「クロスバリデーション（Cross Validation）」と「グリッ...
python【分類②】ロジスティック回帰でスパム判定をしてみよう
はじめに分類問題を解く上で、もっとも基本かつ応用範囲の広いアルゴリズムの一つが「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」です。回帰という名前がついていますが、これは 分類 を行うためのモデルです。確率的に分類を行うため...
python【分類①】K近傍法（KNN）を使ってシンプルな分類をしてみよう
はじめに本記事では、scikit-learnを使った分類モデルの最初の一歩として「K近傍法（KNN）」を紹介します。KNNはもっとも直感的でシンプルな分類アルゴリズムの一つであり、「似ているデータに注目して予測する」という考え方で動作します...