評価指標入門の本を再度読み直したくなりました。

今日の積み上げ

• AI学習
  • DS検定対策講座（DS編）
    • 分析結果の評価：6/6済

ＡＩ学習

今日学習した範囲は、以前に読んだ「評価指標入門」の内容と被っていたので、思い出しながら学習しました。

当時書いた記事はこちらになります。

gajumarusdgs.hatenablog.com

混同行列、正解率（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、偽陽性率、ROC曲線、AUCなど、目にしたことはありながらも、自分の言葉で説明できるまでには理解できていないことに気づかされました。

このほかにも、ホールドアウト法、交差検証法について学習。

機械学習の単元を終わったばかりで、まだこれだけの知見を噛み砕く余裕が持てずにいる、というのが現状です。

評価指標について自分のものにしたいので、「評価指標入門」を改めて読み直してみたくなりました。

きっちり精読するのはなかなかきついので、スキミングから始めてみようと思っています。

それでは、また。