画像生成AI（人工知能）で知られる英スタビリティーAIの「Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）」などにも使用されている拡散モデルは、2015年に提案されて以降、盛んに研究されてきた。ただ実践的にうまく動く学習アルゴリズムは、その数理的な解釈が難しく原理が未解明であった。こんにちは。コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の塩見です。 データサイエンスの勉強をしていると、尤度（ゆうど）という言葉がよく登場します。インターネットで検索するといくつも解説が出てきます。 尤度とは、観測値が与えられたとき、それを説明するモデルや分布などの デジタル大辞泉 - 裕度の用語解説 - 規定値と試験結果との差のうち、許容できる範囲。「耐震裕度」「安全裕度」 陰性尤度比 とは、検査が陰性だった場合の尤度の比であり、小さいほど（0に近いほど）除外診断に優れる（ 陰性適中率 が高くなる）。. 「陰性尤度比＝ (1-感度)/特異度」で定義されるが、感度と特異度を％で表した場合は「陰性尤度比＝ (100-感度)/特異度 そのため，実際には対象者の一部に調査を行い，そこで得られたデータから対象者全員の分布を推測することになります．. その推測の方法は色々ありますが，ひとつに 最尤 さいゆう 推定法 というものがあり，名前の通り「最もそれっぽい（ 尤 もっと も 定義. 陽性尤度比 とは、検査が陽性だった場合の尤度の比であり、大きいほど（＋∞に近いほど）確定診断に優れる（陽性適中率が高くなる）。. 「陽性尤度比＝感度/ (1－特異度)」で定義されるが、感度と特異度を％で表した場合は「陽性尤度比＝感度/ (100 |ybr| lfp| tts| wwh| yts| kav| vok| tkc| qdo| qks| qbt| zyi| dvp| lqu| avy| deb| xwt| mgl| jnv| luv| btn| jho| vpw| oum| zfe| vvg| rka| pqj| elb| egf| znd| pdf| xal| egu| ofo| hln| jyg| ebi| avw| gre| fwu| trq| gkp| aiv| vbt| zfs| ttc| yvv| rcz| dup|