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はじめに 分類結果の評価指標として、混同行列（confusion matrix）、適合率（precision）、再現率（recall）、F1値（F1-measure）*1などがあります。 分類の評価をやるときはとりあえずこれらを出せば良い、ということで日常的に用いられるものですが、意外とまとまった解説をネット上で見かけませ …
とりあえずclassification_reportしておけば全部の値が見られるね。pos_labelというパラメータで、どの答えに対してPrecisionとRecallを出すのかを指定することができます。デフォルトでは1に設定してありますが、ここはパラメータで明記しておいたほうがわかりやすいと思います。import~乳がんデータを読み込み、ロジスティック回帰を作成しています。PrecisionとRecallを見ることでより良いモデルが作れそうだね。再現率は英語で「Recall」と呼びます。今度は、教師の答えデータに対してどれだけ予測値が正解しているか、という数値になります。これは予測値がどれだけ再現できているか、という意味になると思います。前回の乳がんデータ分類で、アルゴリズムが「1」と予測した答えのうち、正解したものは88個でした。「1と予測したデータ全体」は「7+88=95個」あるので、その割合、0.9263…が答えデータ「1」に対するPrecisionとなります。ConfusionMatrixについてはこちらの記事もご参考ください。ちなみに、今までやったそれぞれの答えに対するPrecisionやRecallを一括で出してくれるものが、classification_reportです。「Precision」は日本語で「適合率」とかよんだりするようです。直訳すると精度なんですが、予測値に対する正解率の割合みたいなイメージで「予測値」がどれだけ正解しているかを示す割合になります。こちらも同様に、教師答え「1」に対するRecallも計算できます。accuracy_scoreは、アルゴリズムのscoreと同じ結果が得られます。データを準備する部分が長いのでscoreを使うより行数が増えてしましますが、scikit-learnのアルゴリズムでなくても、教師の答えデータとアルゴリズムの予測データがあるは正解率が出せますので、scikit-learn以外のアルゴリズムを利用した時などでも利用できます。ConfusionMatrixを勉強しましたが、ConfusionMatrix自体は予測値の正解と不正解の内訳を表示するただの表にとどまっています。この数値をもとに分析するには何かしらの計算で求められる数値を改善したり、そういったアプローチが必要だと思います。そこで出てくる「適合率」と「再現率」というものを勉強しました。同様に、予測した「0」にも同じ計算を行うことで、Precisionを求めることができます。今までは、cls.scoreとすることで、正解率を算出できました。f1 scoreは、調和平均といって、パーセントを平均する数値らしいです。supportはそれぞれのデータの個数を表示しています。sckearnのmetricsから、precision_scoreとrecall_scoreを読み込みます。ConfusionMatrixを勉強したけど、ほんと混乱したよ。さらに、そこから「Precision(適合率)」と「Recall(再現率)」というものも勉強したよ。 適合率、再現率、F1値はどのクラスを陽性とするか（陰性とするか）によって値が異なる。 ここでは適合率を例として説明する。再現率、F1値でも考え方は同じ。 precision_score()などの関数は、デフォルトでは1を陽性（Positive）として値を算出する。
NishipyConfusion matrix忘れがちなので、備忘録としてまとめます。1. たくさん陽性を出す検査（保守的な検査）は再現率は高くなりますが、適合率は低くな … 適合率-再現率曲線(Precision-Recall曲線)の作成方法について画像検出器のモデルの性能評価のために、適合率を縦軸、再現率を横軸にした曲線を作成したいのですが、どうすれば作れますでしょうか？散布図から上手く曲線が作れるか試みたのですが、上手くいきませんでした。(Excelで作ろう … åè¡åï¼confusion matrixï¼ã¯ã¯ã©ã¹åé¡åé¡ã®çµæããå®éã®ã¯ã©ã¹ãã¨ãäºæ¸¬ããã¯ã©ã¹ãã軸ã«ãã¦ã¾ã¨ãããã®ã 偽陽性率 $\dfrac{c}{c+d}$：病気でない人に対して、検査で病気とみなしてしまう確率. ConfusionMatrixを勉強したけど、ほんと混乱したよ。さらに、そこから「Precision(適合率)」と「Recall(再現率)」というものも勉強したよ。PrecisionとRecallを見ることでより良いモデルが作れそうだ …
はじめにクラス分類のモデルを評価する指標として、混同行列(Confusion Matrix)が重要らしいです。知ってはいるけど、詳細を忘れが … 再現率と適合率のトレードオフ. 関連記事: scikit-learnで混同行列を生成、適合率・再現率・F1値などを算出; FPRを算出する関数を定義すると、0.5を閾値とした場合のFPRは以下のようになる。なお、この関数は簡易的なもので、0 or 1の二値分類で0を陰性、1を陽性とする場合にのみ対応している。
はじめに 分類結果の評価指標として、混同行列（confusion matrix）、適合率（precision）、再現率（recall）、F1値（F1-measure）*1などがあります。 分類の評価をやるときはとりあえずこれらを出せば良い、ということで日常的に用いられるものですが、意外とまとまった解説をネット上で見かけませ …
とりあえずclassification_reportしておけば全部の値が見られるね。pos_labelというパラメータで、どの答えに対してPrecisionとRecallを出すのかを指定することができます。デフォルトでは1に設定してありますが、ここはパラメータで明記しておいたほうがわかりやすいと思います。import~乳がんデータを読み込み、ロジスティック回帰を作成しています。PrecisionとRecallを見ることでより良いモデルが作れそうだね。再現率は英語で「Recall」と呼びます。今度は、教師の答えデータに対してどれだけ予測値が正解しているか、という数値になります。これは予測値がどれだけ再現できているか、という意味になると思います。前回の乳がんデータ分類で、アルゴリズムが「1」と予測した答えのうち、正解したものは88個でした。「1と予測したデータ全体」は「7+88=95個」あるので、その割合、0.9263…が答えデータ「1」に対するPrecisionとなります。ConfusionMatrixについてはこちらの記事もご参考ください。ちなみに、今までやったそれぞれの答えに対するPrecisionやRecallを一括で出してくれるものが、classification_reportです。「Precision」は日本語で「適合率」とかよんだりするようです。直訳すると精度なんですが、予測値に対する正解率の割合みたいなイメージで「予測値」がどれだけ正解しているかを示す割合になります。こちらも同様に、教師答え「1」に対するRecallも計算できます。accuracy_scoreは、アルゴリズムのscoreと同じ結果が得られます。データを準備する部分が長いのでscoreを使うより行数が増えてしましますが、scikit-learnのアルゴリズムでなくても、教師の答えデータとアルゴリズムの予測データがあるは正解率が出せますので、scikit-learn以外のアルゴリズムを利用した時などでも利用できます。ConfusionMatrixを勉強しましたが、ConfusionMatrix自体は予測値の正解と不正解の内訳を表示するただの表にとどまっています。この数値をもとに分析するには何かしらの計算で求められる数値を改善したり、そういったアプローチが必要だと思います。そこで出てくる「適合率」と「再現率」というものを勉強しました。同様に、予測した「0」にも同じ計算を行うことで、Precisionを求めることができます。今までは、cls.scoreとすることで、正解率を算出できました。f1 scoreは、調和平均といって、パーセントを平均する数値らしいです。supportはそれぞれのデータの個数を表示しています。sckearnのmetricsから、precision_scoreとrecall_scoreを読み込みます。ConfusionMatrixを勉強したけど、ほんと混乱したよ。さらに、そこから「Precision(適合率)」と「Recall(再現率)」というものも勉強したよ。 適合率、再現率、F1値はどのクラスを陽性とするか（陰性とするか）によって値が異なる。 ここでは適合率を例として説明する。再現率、F1値でも考え方は同じ。 precision_score()などの関数は、デフォルトでは1を陽性（Positive）として値を算出する。
NishipyConfusion matrix忘れがちなので、備忘録としてまとめます。1. たくさん陽性を出す検査（保守的な検査）は再現率は高くなりますが、適合率は低くな … 適合率-再現率曲線(Precision-Recall曲線)の作成方法について画像検出器のモデルの性能評価のために、適合率を縦軸、再現率を横軸にした曲線を作成したいのですが、どうすれば作れますでしょうか？散布図から上手く曲線が作れるか試みたのですが、上手くいきませんでした。(Excelで作ろう … åè¡åï¼confusion matrixï¼ã¯ã¯ã©ã¹åé¡åé¡ã®çµæããå®éã®ã¯ã©ã¹ãã¨ãäºæ¸¬ããã¯ã©ã¹ãã軸ã«ãã¦ã¾ã¨ãããã®ã 偽陽性率 $\dfrac{c}{c+d}$：病気でない人に対して、検査で病気とみなしてしまう確率. ConfusionMatrixを勉強したけど、ほんと混乱したよ。さらに、そこから「Precision(適合率)」と「Recall(再現率)」というものも勉強したよ。PrecisionとRecallを見ることでより良いモデルが作れそうだ …
はじめにクラス分類のモデルを評価する指標として、混同行列(Confusion Matrix)が重要らしいです。知ってはいるけど、詳細を忘れが … 再現率と適合率のトレードオフ. 関連記事: scikit-learnで混同行列を生成、適合率・再現率・F1値などを算出; FPRを算出する関数を定義すると、0.5を閾値とした場合のFPRは以下のようになる。なお、この関数は簡易的なもので、0 or 1の二値分類で0を陰性、1を陽性とする場合にのみ対応している。