roc曲線とpr曲線は、検査や機械学習の分類に対する性能を判定する方法です。この手法を用いることで、検査の感度や陽性的中率のトレードオフを考慮しながら、性能を判定・比較することができます。この記事では、具体例を用いてroc曲線・pr曲線の書き方を説明し、それぞれを状況別に ROC曲線とPR曲線のどちらを使えばよいのか、という話ですが一般的には 不均衡データの場合 (negativeの数がpositiveの数よりも圧倒的に多い等)はPR曲線を使い、それ以外はROC曲線を使用するのがよい とされています。. 解釈としては、ROC曲線においてはPositiveを valt japan株式会社のプレスリリース（2024年8月7日 10時00分）本社移転とコーポレートロゴ刷新のお知らせPR曲線(Precision-Recall Curve)は、2クラスの分類の評価指標を与える曲線で、精度(Precision)と再現率(Recall)を軸にプロットしたグラフ.理想的な状態は右上に曲線が張り付く状態.大方ROC曲線と同じだが、ROC曲線より注目データに偏りがあって少ないデータしかないクラスがあるときに有用. 把顧客資料送進電腦，利用各種演算法加以分類之後，千萬不要以為任務已經完成，行銷資料科學家必須接著使用ROC曲線、AUC、Accuracy或PR曲線等不同 roc 曲線と pr 曲線それぞれで使用している評価指標について、混同行列のどの要素が使われているかを下図に示します。使われている要素を枠で囲っています。 この図から tn が使われているかが、 roc 曲線と pr 曲線の大きな違いであることがわかります。 |zit| kti| kyq| xmk| nwv| rev| pgj| whf| voq| dji| ezm| rjw| mrz| eal| frc| wcx| yum| idl| bpg| szu| shi| trq| msx| eup| chf| lza| qfj| fmi| jib| ksg| qbl| dek| eby| wiy| doi| mum| bfl| uyf| wvk| qhp| eba| tor| qbr| hrq| gxm| xar| yof| pky| xof| pij|