機械学習では信頼度(p値)は存在しない？

Question

基本統計では、精度とともに信頼度(p値)を必ず確認します。
しかし、機械学習の世界では、精度(正確度、適合率、再現率、f値等）だけで、信頼度(p値)は問題にされないのでしょうか？
サンプル数が多くても信頼度は低い場合があるので、精度とともに確認すべきかと思うのですが、何故かそのような話を聞いたことがありません。
そもそも、信頼度のパラメータ自体も存在するのかどうか...？

この辺、お詳しい方、ご指導頂ければありがたいです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

機械学習でp値はあまり使わないですね。
p値を定義できない機械学習モデルが多いというのもあると思いますが、主に「得られたデータの母集団の性質を理解したい」統計学と、主に「未知のデータに対する予測精度を高めたい」機械学習の考え方の違いもあるかと思います。

Comments

[python_2019]

ご連絡ありがとうございます。

p値を定義できない機械学習モデルとは、具体的にどのようなものがありますでしょうか？
・ディープラーニング
・サポートベクターマシン
・ランダムフォレスト
・ロジスティック回帰分析
については、p値は定義できないモデルなのでしょうか？

もし、ご存じでしたら、よろしくお願いいたします。

[gnbrganchan]

ディープラーニング、ランダムフォレストはどう考えてもp値の定義はできません。
SVMも、頑張ればp値を作れるかもしれませんが、ちょっとすぐにはイメージがわきません。
ロジスティック回帰はp値の概念がありますね。
[ロジスティック回帰](http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat99/stat0206.pdf)