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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。

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。

精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。

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。

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。

機械学習におけるモデルの評価方法であるホールドアウト、交差検証 (クロスバリデーション) について解説します。

matplotlib で scikit-learn で学習したモデルの決定境界を可視化する方法について解説します。