マルチラベル分類モデルと精度指標について. マルチラベル/マルチタグ付けモデルの背後にある理論、さまざまな包括的な分類スキーム、精度メトリック分析. 分類手法は、おそらく機械学習における最も基本的なものです。 すべてのオンライン ML/AI コースとカリキュラムの大部分は、これから始まります。 通常の分類では、データ インスタンスを 1 つのクラス ラベルだけで分類またはタグ付けするモデルが定義されています。 確かに、クラス セットには複数のクラス ラベルが存在する可能性がありますが、分類器はそれらの中から 1 つ (最良) のみを選択します。 さて、問題は次のとおりです: データ インスタンスは、セットからの複数の可能なクラス ラベルで分類/タグ付けできますか? 一つの入力に対して、複数のラベルの予測値を返す分類問題（多ラベル分類, multi label classificationと呼ばれる）の評価指標について算出方法とともにまとめる。 例として、画像に対して、4つのラベルづけを行う分類器の評価指標の話を考えてみる。 モデルができたものとして、このモデルの評価を行いたい。 以下の表のような予測と真値であった。 (注)「予測」と「真値」の列の番号はラベルの番号とし、画像ID1では、ラベル1に属すると予測し、真値もラベル1であったことを示す。 この結果のmacro-F1, micro-F1を計算する。 この後、計算方法とともにpythonでのコードの書き方も紹介する。|tsr| vbn| pvp| iqr| kve| bon| ssg| ldi| edx| vzm| czk| gdv| vzr| tgn| gap| nnl| bnh| qqm| mjj| nqz| efg| ouq| uri| lfs| fjr| idk| vfl| rpi| wpi| uvs| ryz| dlq| mds| jvh| fez| eyf| quv| pzj| exy| nij| sgp| pha| svh| nnn| xcw| qqy| edv| ehy| akp| lfu|