Kerasを用いた深層学習モデルの評価に関して

Question

素人質問を失礼します。
現在Kerasを用いて機械学習モデルを作成しています。

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=25, verbose=1, validation_split=0.2)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)

テストサイズ・エポック数などは上記の通りです。このように訓練しましたところ、以下のようなグラフを得ました。

このようなグラフの読み取り方をご教示いただきたいです。
何卒よろしくお願いします。

Answer 1

機械学習で解こうとしている問題、およびコードの全体をお知らせいただけていなので、わかる情報からコメントします。

グラフの出方から教師あり分類問題であることが想定されます。1つ目のグラフは分類結果の予測〜正解を比較した正解率、2つ目のグラフはクロスエントロピーのような損失関数の値のようです。それぞれ、trainは学習データによるもの、testは検証データによるものです。（testではなくvalとするのが本来正しいです）

1つ目のグラフは右上がり（正解率がよくなっていく方向）にだんだん水平に近くなっていくのが正しく、2つ目のグラフは右下がり（損失が減っていく方向）にだんだん水平に近くなっていくのが正しい姿です。

今のグラフは、それぞれ、上記のような「正しい姿」にはなっていません。これは、正常に学習できていないことを表します。解こうとしている問題が機械学習に合わない可能性、特徴量が不十分である可能性、モデルやコードが間違っている可能性（特徴量の標準化が不十分である等）、さまざまな原因が考えられます。