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少数データ時の学習器推定精度評価

データが少ない時に有用とされる学習器の推定精度や予測誤差を評価する方法についてまとめているページです.
2019.2.1
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少数データ時の学習器推定精度評価の新規投稿

交差検証法
データが少ない時には学習器の推定精度を適切に評価しにくいため、工夫が必要となります.交差検証法(Cross Validation法)は、一部を訓練データとして他をテストデータとした評価を何度か行い、どのデータもテストデータとも訓練データとも使用して評価をすることで予測誤差、推定精度をより正確にする手法です.
PV 313
Fav 1
2019.02.01

少数データ時の学習器推定精度評価人気知識・質問

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データが少ない時には学習器の推定精度を適切に評価しにくいため、工夫が必要となります.交差検証法(Cross Validation法)は、一部を訓練データとして他をテストデータとした評価を何度か行い、どのデータもテストデータとも訓練データとも使用して評価をすることで予測誤差、推定精度をより正確にする手法です.
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