モデルの評価とチューニング（151～180）– モデルの性能を正確に評価し、最適化するための手法を学びます。 –

前回の振り返り：バリデーションセットの活用 前回の記事では、バリデーションセットを使ってモデルの汎化性能を評価する方法について解説しました。バリデーションセットは、訓練データに対して過学習しないように調整し、モデルの適切なハイパーパラメー...

前回の振り返り：ハイパーパラメータとは 前回の記事では、モデルの学習過程に大きく影響を与える設定値であるハイパーパラメータについて解説しました。ハイパーパラメータには、学習率やバッチサイズ、エポック数、正則化パラメータなどがあり、これらは...

前回の振り返り：ハイパーパラメータチューニングの重要性 前回の記事では、ハイパーパラメータチューニングの重要性について解説しました。ハイパーパラメータは、モデルの性能を大きく左右する設定値であり、正しい値を設定することで、モデルの汎化性能...

前回の振り返り：ランダムサーチ 前回の記事では、ハイパーパラメータの最適化手法としてランダムサーチ（Random Search）を紹介しました。ランダムサーチは、ハイパーパラメータのすべての組み合わせを試すわけではなく、無作為に選んだ一部の組み合わせ...

前回の振り返り：グリッドサーチ 前回の記事では、すべてのハイパーパラメータの組み合わせを網羅的に試す手法であるグリッドサーチ（Grid Search）について解説しました。グリッドサーチは、最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけるために非常に...

前回の振り返り：ベイズ最適化 前回は、ベイズ最適化（Bayesian Optimization）について解説しました。ベイズ最適化は、探索の効率を高める手法で、これまでの試行結果を活用しながら次に最も有望なハイパーパラメータを選ぶというものです。これにより、...

前回の振り返り：決定係数（R²） 前回の記事では、決定係数（R²）について解説しました。R²は、回帰モデルがデータのばらつきをどれだけ説明できるかを示す指標で、0から1の範囲で表されます。R²が1に近いほど、モデルの説明力が高いことを意味し、モデル...

前回の振り返り：ROC曲線とAUC 前回の記事では、ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）とAUC（Area Under the Curve）について解説しました。ROC曲線は、二値分類モデルの性能を視覚的に評価するツールであり、真陽性率（True Positive Rate...

前回の振り返り：F1スコア 前回は、F1スコアについて解説しました。F1スコアは、適合率（Precision）と再現率（Recall）の調和平均であり、モデルのバランスを評価するために重要な指標です。特に、適合率と再現率の間でトレードオフがある場合、F1スコア...

前回の振り返り：再現率（Recall） 前回の記事では、再現率（Recall）について解説しました。再現率は、実際の正解データの中でモデルがどれだけ正しく予測できたかを示す指標です。特に、偽陰性（False Negative, FN）が大きな影響を与える場合、再現率は...

前回の振り返り：適合率（Precision） 前回の記事では、適合率（Precision）について解説しました。適合率は、モデルが「正解だ」と予測したデータの中で、実際に正解だったデータの割合を示す指標です。特に、誤って正解だと予測してしまう偽陽性（False ...

前回の振り返り：正解率（Accuracy） 前回の記事では、正解率（Accuracy）について解説しました。正解率とは、モデルが全体のデータに対して、どれだけ正確に予測できたかを示す指標です。具体的には、正解率は「正しく予測されたデータの割合」を表し、機...

前回の振り返り：モデル評価の基本概念 前回は、モデルの評価が機械学習においてなぜ重要であるか、そしてどのような指標を用いて評価するのかを学びました。正解率、精度、再現率、F1スコアなど、さまざまな評価指標を通じて、モデルの性能を定量的に評価...

前回の振り返り：混同行列とは 前回は、混同行列について学びました。分類モデルがどのように予測を行ったか、そしてその予測が正しかったかどうかを視覚的に整理した表形式の構造で、モデルのパフォーマンスを詳細に評価する手法でした。混同行列からは、...

前回の振り返り：第5章のまとめと理解度チェック 前回は、第5章全体の内容を振り返り、理解度を確認しました。データ前処理、モデルの選定、特徴量エンジニアリングといった重要なトピックについて復習しました。今回は、機械学習モデルの性能を評価するた...