機械学習⑤モデルの検証／データサイエンス入門
このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。 スキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
会員限定
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
31人の振り返り
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
ROC曲線の書き方について少し理解がついていけないところがあったが、簡単に言うと真陽性率が大きい場合、AUC面積も大きくなり、より良い予想モデルであるという意味で理解した。
sesesese
その他
roc曲線は振り返らないと理解がおいつかなかったです
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
分類性能評価であるROC曲線については、もう少し復習してみたいと思います。
kenjiro_fujita
コンサルタント
会期用の性能評価指数について学んだ。MSE,RMES、MAF,MAEを算出したい。
matute
IT・WEB・エンジニア
分類や回帰の評価指標を学んだ。分類や回帰の結果のみを見て、判断する前にそのモデルが信頼できるモデルなのか検証したいと思う。
kk1000
販売・サービス・事務
RecallとPrecisionの違いが分かりやすかったです。
watanabe-tat
専門職
機械学習の評価指標として主に、正解率（Accuracy）、再現率(Recall)、適合率（Precision,精度）がある。視点により再現率(Recall)、適合率（Precision,精度）を使い分ける。また、AUCは再現率(Recall)、適合率（Precision,精度）を組み合わせた評価指標である。
koichi_seya
その他
各評価指標が何のために、この算出方法で出すのか説明が無いので理解が困難だった。
user-name01
販売・サービス・事務
複数の指標をどう使い分けるかということについて、患者目線か医師目線かで分けるという点はわかりやすかった。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
言葉の定義等は、初めて聞いた物が多かったが、その内容については
普段から行っている分析手法と同じと感じた。
ROC曲線の部分で、閾値を変化させながらと言っていたがこの部分がピンとこなかった。
もう少し理解を深めたいと感じた。
hr-sakai
その他
なんとなく理解できた。説明できるまで学習する必要があります。
inyourmind
建設・土木 関連職
性能評価指標のことを知らない人にはまずその説明からしなければいけないのが大変です...。
k--g--
その他
ROC曲線は感度解析のようなものと理解した。
mainichi365
IT・WEB・エンジニア
どこに活用できるか検討要
vegitaberu
人事・労務・法務
これまで、理解に、曖昧な部分が多かった、学習の性能評価について、復習でき、より具体的に理解することができました。それとともに、この理解を逆戻りしないよう、実際に使用することが大切だとも感じました。
kazuchacha
IT・WEB・エンジニア
立場によって性能評価指標が変わることを理解した
miura_ka
販売・サービス・事務
一部の項目で後ほど動画を見直してみようと思った。各要素の内容についても改めて確認したい。
ken222
営業
混同行列と言葉の定義をしっかり身につけたい。
7031
経営・経営企画
各評価指標が何のために、この算出方法で出すのか説明が無いので難しかったです。
stani
専門職
予測と結果で常に評価して進めたい。
k-akira
営業
回帰及び分類での性能評価の指標について整理できた。混同行列は復習してしっかり覚えたい
iso_ken
専門職
モデルの性能評価は判断にとても重要なので、しっかり理解して用いたい。
用いる指標が評価するものによって変わることに注意したい。
t_htn
経営・経営企画
モデルの性能評価について考え方が把握できた。
適切な評価評価を行い、より最適なモデルを
活用し、データ分析したいと思う
ni-shi-me
営業
今回の単元、性能評価指数というカテゴリであることを学んだ。DS検定時では概要を覚えるに留まっていたので。
512177
資材・購買・物流
性能評価指標を事業運営の月次の中で
使用していきたい
hfkd156036
金融・不動産 関連職
ROC曲線の書き方について少し理解ができた
vz3000
IT・WEB・エンジニア
回帰及び分類での性能評価の指標について理解することができた。
take515
メーカー技術・研究・開発
性能評価指標の基本的事項を確認できた。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
評価指標について理解することができた。実務で利用する機会があれば、活用したい。
yasupii
その他
性能評価指数には色々な種類があることが分かりました。本講座ではその基礎的なお話だったと思います。実際に使いこなすには実践面での学習が必要になってくると思います。今後しっかりと勉強したいです。
k_yuna
販売・サービス・事務
学びが多い内容でした。