機械学習モデルが適切にトレーニングされているかどうかを判断することは、モデル開発プロセスの重要な側面です。精度はモデルのパフォーマンスを評価する際の重要な指標 (または重要な指標) ですが、十分にトレーニングされたモデルを示す唯一の指標ではありません。 90% を超える精度の達成は、すべての機械学習タスクにとって普遍的なしきい値ではありません。許容できる精度のレベルは、対処する特定の問題によって異なります。
精度は、行われたすべての予測のうち、モデルが正しい予測を行う頻度の尺度です。これは、正しい予測の数を予測の総数で割ったものとして計算されます。ただし、特にデータセットの不均衡、つまり各クラスのインスタンス数に大きな差がある場合には、精度だけではモデルのパフォーマンスの全体像が得られない可能性があります。
精度に加えて、適合率、再現率、F1 スコアなどの他の評価指標も、機械学習モデルのパフォーマンスを評価するためによく使用されます。適合率はすべての陽性予測のうち真陽性予測の割合を測定し、再現率はすべての実際の陽性予測のうち真陽性予測の割合を計算します。 F1 スコアは適合率と再現率の調和平均であり、XNUMX つの指標間のバランスを提供します。
モデルが適切にトレーニングされているかどうかを判断するときは、当面の問題の特定の要件を考慮することが重要です。たとえば、医療診断タスクでは、正確な予測を保証し、誤診を回避するために、高い精度を達成することが重要です。一方、不正検出シナリオでは、たとえ多少の誤検知を犠牲にしてでも、できるだけ多くの不正ケースを捕捉するために、高い再現率がより重要になる可能性があります。
さらに、モデルのパフォーマンスはトレーニング データだけでなく、別の検証データセットでも評価して、その一般化機能を評価する必要があります。モデルがトレーニング データでは良好にパフォーマンスするが、目に見えないデータではパフォーマンスが低下する過学習は、検証メトリクスを通じて検出できます。相互検証などの手法は、過剰適合を軽減し、モデルのパフォーマンスのより堅牢な評価を提供するのに役立ちます。
精度はモデルのパフォーマンスの重要な指標ですが、精度、再現率、F1 スコアなどの他の指標や、問題領域の特定の要件を考慮することが不可欠です。普遍的に適用される精度の固定しきい値はなく、モデルの評価は、現実世界のアプリケーションでの有効性を確保するために、さまざまなメトリクスと検証手法を考慮して包括的に行う必要があります。
その他の最近の質問と回答 EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習:
- Text to Speech (TTS) とは何ですか?また、AI とどのように連携するのでしょうか?
- 機械学習で大規模なデータセットを扱う場合の制限は何ですか?
- 機械学習は対話的な支援を行うことができるでしょうか?
- TensorFlow プレイグラウンドとは何ですか?
- より大きなデータセットとは実際には何を意味するのでしょうか?
- アルゴリズムのハイパーパラメータの例にはどのようなものがありますか?
- アンサンブル学習とは何ですか?
- 選択した機械学習アルゴリズムが適切でない場合はどうすればよいでしょうか?また、確実に正しいものを選択するにはどうすればよいでしょうか?
- 機械学習モデルのトレーニング中に監視は必要ですか?
- ニューラル ネットワーク ベースのアルゴリズムで使用される主要なパラメーターは何ですか?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning のその他の質問と回答を表示する
その他の質問と回答:
- フィールド: Artificial Intelligence
- プログラム: EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習 (認定プログラムに進む)
- レッスン: 概要 (関連するレッスンに行く)
- トピック: 機械学習とは (関連トピックに移動)