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Precision, Recall系の記事のまとめページ

Last updated at Posted at 2022-09-25

(※もしお気付きの点がありましたら、編集リクエスト・コメントなどご指摘お願い致します。)

機械学習等の分類問題で判別性能を見るために用いられる、Precision, Recall, F値等に関する記事をまとめます。

【1】Precision, Recall, F値の解釈

Precision, Recall, F値とは、どういう意味/違い/ニュアンスなのかを、機械学習くんがりんごかどうかを見分けるシーンを想像して解釈する記事。

【2】表を用いてPrecision, Recallを具体的な数値で計算する例 (分類クラスが3種類以上ある場合も計算)

Precision, Recallを具体的な数値で計算する記事。分類クラスが3種類以上ある場合も、計算の方法を詳解。

【3】Precisionが大きくRecallが小さい状態とは何か?

Precisionが小さくRecallが大きい状態とはどういうことなのか?、Precisionが大きくRecallが小さい状態とはどういうことなのか?、について解釈する記事。

【4】PrecisionとRecallの間に生じる差とは何か?

PrecisionとRecallの間に生じた差について、マーク模試の例で解釈する記事。

【5】Precision, Recallの定義式をより分かり易い形で表記・その特性や生じる差について解釈する

Precision・Recallの定義式をより分かり易い形で表して、PrecisionとRecallの間に発生する差とは何かについてより直感的に解釈してみます。

【6】分類問題で判別性能の調べ方を考える

Precisionだけを見ていれば良いのか? または、全体の正解率(Accuracy)だけを見ていれば良いのか? について考える記事。

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