Q&A
scikit-learn ですか?
回帰の機械学習のaccuracyが何を表すのか、わかりません。
分類であれば、(True Positive+True Negative)/(True Positive+True Negative+False Positive+False Negative)
だと思うのですが、回帰問題では、どのように計算されるのでしょうか。
ご回答よろしくお願いします。
追記
例えばscikit-learnのMLPRegressorで学習させる際、
model = MLPRegressor
model.fit(X_train, y_train)
model.score(X_train, y_train)
で算出される"score"の計算方法、意味合いを教えていただきたいです。
はい、scikit-learnです。
それがわかるように質問を書き換えましょう。(ここに書くのではなく)
申し訳ありません。質問を修正しました。
回答2件
0
ベストアンサー
https://funatsu-lab.github.io/open-course-ware/basic-theory/accuracy-index/#rmse-mae-dif
このあたりが参考になるでしょうか。
tensorflowなどのツールを使う上でソースコード上に現れる名前としてaccuracyと書くことはあるかもしれませんが(解く問題によって使える名前が違うなんてことはおかしいので)、一般にはaccuracyとは呼ばないのでは、という気がします。
具体的なコードがあるなら、クラス名で検索してscoreでページ内検索するだけでわかることでしょう。
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPRegressor.html#sklearn.neural_network.MLPRegressor.score
上で挙げたページにも説明があります。
投稿2019/10/02 00:18
編集2019/10/02 04:34総合スコア11055
ご回答ありがとうございます。
参考になりました。
追記に記載しました"score"の意味合いについて、お時間があればお教えください。
ご回答ありがとうございます。
0
回帰は数値予測が目的なので、観測値と予測値の差異を数値化したものがaccuracyの本質です。例えば、観測値が1.0に対し予測値が1.2であれば0.2の誤差をこのモデルは生んでいると考えます。
誤差の計算方法は複数あります。メジャーな考え方は平均二乗誤差でしょう。これは予測値-観測値を二乗したものを平均するものです。（厳密な計算式は使用する関数のドキュメントを参照してください）二乗しているのは、誤差には正負双方があるので、単純に平均すると正負双方で相殺されてしまうため、二乗することで符合を合わせることを目的にしています
投稿2019/10/02 00:16
総合スコア3376
ご回答ありがとうございます。
参考になりました。
追記に記載しました"score"の意味合いについて、お時間があればお教えください。
基本、呼び名の違いと思ってください。日本語の一般名詞でいうならどちらも「精度」（専門用語ならいろいろな区分けがあります）です。関数などでscoreがありますが、これについてはドキュメントで確認してください
ご回答、ありがとうございます。
あなたの回答
tips
プレビュー
