混同行列とデータの不均衡
初級
AI エンジニア
データ サイエンティスト
Student
Azure
データの分類において、モデルが適切か不適切かを知るにはどうすればよいでしょうか? コンピューターでモデルのパフォーマンスを評価する方法は、私たちには理解しにくいか、または実際の使用環境でのモデルの動作を簡略化しすぎる場合があります。 満足な方法で動作するモデルを構築するには、それを評価するための直感的な方法を見つけ、これらのメトリックによって私たちの見方がどれだけ偏よる場合があるかを理解する必要があります。
学習の目的
このモジュールでは、次のことを行います。
- 分類モデルのパフォーマンスを評価する。
- 分類モデルを改善するためのメトリックを確認する。
- データの不均衡によるパフォーマンスの問題を軽減する。
前提条件
分類モデルに関する基本的な知識
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