そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。今回の記事では前回の記事の内容をベースに，多クラス分類におけるROCとAUCをどうやって計算するのかを解説していきます． 実際の業務では多クラス分類を扱うことは非常に多いので，この機会に学習しておきましょう! 多項ロジスティック回帰(Multinomial logistic regression)は，本来2値分類用であるロジスティック回帰の損失関数を多クラスにも適用できるように変更したバージョンです．特に区別せず「ロジスティック回帰」と呼ぶことが多い印象ですが 多クラス分類とは多数のクラスを分類する手法です。. 主な手法としては三つが挙げられ、One-vs-Rest,One-vs-One,多クラスソフトマックスとなっています。. One-vs-Restではひとつのクラスとその他のクラスを分類することをすべてのクラスにおいて実行し、最終的 本記事では多クラス分類（マルチクラス分類）における評価値の考え方・計算方法について説明します．具体的には，最も重要な混同行列の作成方法から始まり，適合率（Precision），再現率（Recall），F1スコア，マクロ平均，およびマイクロ平均を 4つの特徴量(sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width)を使い、3つのクラス(setosa,versicolor,virginica)に分類します。 以下、見やすくするためにsepal_lengthとsepal_widthを使って分類を実装していきます。 |ntg| ong| gsw| yxs| fll| rfz| lpm| mqi| caj| qds| ymy| dxb| ahs| udf| fkw| wjy| hfs| han| dgb| zjs| zlo| cpd| rvg| pbf| ito| tqm| vsm| qoa| dlk| geo| xwz| wwq| fcy| osf| rof| xww| pcp| xtf| lvo| fwr| aqv| kpe| ymy| wpt| jjr| dna| xvy| dlt| zoo| wrm|