お世話になります。
標記について質問させてください。
機械学習や深層学習をする際、モデルを評価していくと理解しております。
その際、数多くの評価指標があると認識しており、どういった問題のときにはどの評価指標を使うのかがわかりません。
モデル構築時にも、色々な切り口があると思います。
・構造データ(CSVファイルのようなもの)
・非構造データ(画像データや音声データのようなもの)
また、データの特性も色々あると思います。
・2値データ
・連続データ(1,2,3,4...)
また、機械学習・深層学習は、大きく分けて下記2つのいずれかになると認識しております。
・回帰問題
・分類問題
評価指標に関しては、下記のようなものがあると認識しております。
・AUC
・RMSE
・ジニ係数
・DCG
・Multi-class logarithmic loss
・F値
まだまだ多くの評価指標があると認識しております。
どのようにして、評価指標を決めるのでしょうか。
scikit-learnの公式HPでは、データの品質等によってモデルを使い分ける、フローチャートが公開されております。
site
このような資料はないのでしょうか。
どうぞよろしくお願い致します。
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