機械学習 – 最尤識別規則
識別規則の1つである最尤識別規則について解説します。
識別規則の1つである最尤識別規則について解説します。
ベイズの識別規則について解説します。以下の記事の続きになります。機械学習 - 決定理論ついて (ML 識別規則、MAP 識別規則) - pystyle
データをクラスに分類する識別規則について解説します。
最尤推定 (Maximum Likelihood Estimation / MLE) について、Python で動かしながら理解することを目的とした記事になります。
カテゴリ変数を数値に変換する方法として、順序エンコーディング (Ordinal Encoding) とワンホットエンコーディング (One-hot Encoding) を解説します。
scikit-learn を使った特徴量のスケーリング方法について解説します。
精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。
クラス分類モデルを評価するときに使用する混同行列、真陽性 (TP)、真陰性 (TN)、偽陽性 (FP)、偽陰性 (FN) について解説します。
回帰モデルを評価するときに使用する評価指標をまとめました。