質問編集履歴
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修正
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@@ -46,7 +46,7 @@
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この例では，モデルAは「30%」と予測しているにも関わらず，【モデルが30%と予測したうち】の「1」の割合を見ると「26%」となり，30%という予測としては精度が
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+
この例では，モデルAは「30%」と予測しているにも関わらず，【モデルが30%と予測したうち】の「1」の割合を見ると「26%」となり，30%という予測としては精度が良くない（本当はより30%に近い値が良い）と言えます．
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例の改善
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@@ -38,7 +38,7 @@
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テストデータ全体を通してモデルAが「1である確率は30%」と予測した回数が「100回」あったとします．
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このとき，モデルが30%と予測したうち正解ラベルが「1」である回数は「26回」でした．
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このとき，【モデルが30%と予測したうち】正解ラベルが「1」である回数は「26回」でした．
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すなわち，このモデルAが予測する30%という数値の精度は 26/100=26% ということになります．
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@@ -46,7 +46,7 @@
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この例では，モデルAは「30%」と予測しているにも関わらず，
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この例では，モデルAは「30%」と予測しているにも関わらず，【モデルが30%と予測したうち】の「1」の割合を見ると「26%」となり，30%という予測としては精度が悪いと言えます．
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間違いの修正
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@@ -34,29 +34,19 @@
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・学習データを学習したモデルAがあり，これからテストデータを用いて評価する段階．
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・テストデータの総数は110件．
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テストデータ全体を通してモデルAが「1である確率は30%」と予測した回数が「100回」あったとします．
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+
このとき，モデルが30%と予測したうち正解ラベルが「1」である回数は「26回」でした．
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このとき，
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・テストデータの総数は「110件」
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・「1である確率は30%」と予測した回数は「28回」
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すなわち，このモデルAが予測する30%という数値の精度は 2
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すなわち，このモデルAが予測する30%という数値の精度は 26/100=26% ということになります．
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この例では，モデルAは「30%」と予測しているにも関わらず，テストデータを
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この例では，モデルAは「30%」と予測しているにも関わらず，テストデータの正解ラベルの割合を見ると「26%」となり，30%という予測としては精度が悪いと言えます．
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すなわち，このモデルAの精度は悪いということです．
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また，あくまでも考察として，この場合最も良い予測回数は31回で，確率は 31/110=30% となります．（初めからテストデータの総数が110件であることを知ってては意味がありません）
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誤字
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@@ -48,7 +48,7 @@
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すなわち，このモデルAが予測する30%という数値の精度は 28/110=25% ということになります．
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