心が豊かになる方法について　引き続き考えていきたいです。 こんな形のマトリクスで出力されます。もともとのデータをk個の塊に等分して、訓練用データと検証用データの組み合わせをkパターン用意して、kパターンすべてについて一気に交差検証をする方法です。 東洋インタレスト出版今日は機械学習モデルの評価について考えてみます。Contents訓練したモデルに対して、新しいデータが入ってきたときに、データのカテゴリをどれだけ正確に当てられたかが、その訓練済みモデルの性能になりますよね。カテゴリの分類精として、下記４つの確率的な指標があります。で、これを一つの行列にまとめたのが、というものです。各変数になっていのはという結果の数が入ります。統計用語が入っていますが、ということです。混同行列を見ていきたいので、まずはサンプルデータとしてアイリスデータをSVM分類し、予測結果まで実行してみます。 次に AUC曲線 Area Under the Curveですが、要するにROC曲線の面積のことです。1に近いほど正例、0.5に近づくほど正例と負例が混在していて分類できなくなるという意味があります。   ▶︎ 都内の研究所で人工知能の研究をしています。

● 産婦人科、プログラミング、機械学習、データサイエンス、ブログ（SEO）が大好きです。 【NEW!】勤務医の方に向けの不動産投資戦略のnoteを公開しました。 業務依頼やお問い合わせは、『※ 当サイトは、そのため、企業様よりご依頼を頂く事もありますが、全てお断りをさせて頂いています。ご理解ご了承を頂けましたら幸いです。note のご案内『正しい産婦人科の知識』に関する情報発信を 宜しければフォローをお願いいたします。アーカイプtwitter Copyright© Tommy blog　 , 2020 All Rights Reserved. アライアンス事業開発部の大曽根(@dr_paradi)です。 ニュースパスというアプリの分析と開発を行っております。 今回は機械学習の評価関数のお話をします。 内容は、【FiNC×プレイド】Machine Learning Meetup #1 - connpassで発表したものになります。 発表資料 いまさら聞けない機… 機械学習において、分類モデルの性能評価に使用される指標をまとめました。 分類モデルの評価指標 分類モデルによる対象のデータに対する予測結果は、予測されたクラスと実際のクラスの関係から以下のようにグループ分けされます。 基本的には適合率が高いものが優秀と考えています。再現率も考慮して　適合率と再現率の間を取るのがF１という値です。 ”二代目　圧倒的　かず　まなぶ　(´・ω・`)”　です 機械学習を用いた 予測モデルの構築・評価 2014年4月19日 第38回Tokyo.R @sfchaos Slideshare uses cookies to improve functionality and performance, and to … こんにちは　すうがく　を　こよなくあいする 機械学習のモデル評価方法のホールドアウト法と交差検証法（クロスバリーデーション法）とは何か。またそれぞれの仕組みと違いも勉強していきましょう。実際にやっている事がイメージできると予測精度の高いモデルを作成する上でも役に立つかと思います。 医師が発信するプログラミング、ブログ、SEO、医療者の為になるサイト この様な方に対する記事になります。 機械学習をなるべくコンパクトに最短で学ぶための知識をまとめました。機械学習アルゴリズムにおいてデータを分析する流れを下の図で示します。  これらのステップの流れに沿って解説していきます。もくじまずはデータの準備を行う必要があります。データの準備に関しては「プロ野球選手の年俸と打率」の関係を出すために 具体的なデータ作成までの方法の流れは以下の記事をどうぞ。続きを見るデータ収集を行なった後はデータの前処理を行う必要があります。データの前処理は主に上の過程を経て行なっていきます。まとめると、以下の様なステップを踏んで処理を行います。 具体的なデータ前処理の方法は以下の記事をどうぞ。[kanren id="14250"]さて、いよいよ機械学習のアルゴリズムにデータを投入して予測モデルを作成する過程に入ります。 機械学習には多くのアルゴリズムがありますので、この記事ではこのうちの以下の3つについて紹介します。  他にもアルゴリズムはあるのですが、まずはこの3つを重点的に学習しましょう。機械学習アルゴリズムを理解する上では(特に教師あり学習のアルゴリズム)、以下の5つのポイントがあります。この5つのポイントについて解説していきます。教師あり学習では、予測したい対象となる変数、すなわちターゲット変数というものがあります。 「プロ野球選手の年俸と打率」の関係でいうところの「プロ野球選手の年俸」ですね。 ちなみに「プロ野球選手の年俸と打率」は連続値です。　目的関数とは、機械学習のアルゴリズムが何を最小化・最大化したいのかということを表現するための関数です。 線形回帰モデルの場合には、「予測した値と実際の値との差の2乗の合計(2乗誤差)」を最小化するために、「傾き」や「切片」を調整します。 この「予測した値と実際の値の差の2乗の全ての値の合計」に当たる概念が目的関数です。 全ての教師あり学習には目的関数があるため、関数の形状というのは、どの様にモデルが表されるか、ということを意味しています。 例えば、「野球選手の年俸と打率の関係」では「年俸 $S$ は打点$P$  に比例する」というモデルとして表現できます。具体的な関数としては、以下の式を表すことができます。 この他にも回帰木というアルゴリズムは、関数の形がツリー型(木型)になっているものもあります。モデルの解釈の可能性というのは、「モデルの説明のしやすさ」を意味しています。 例えば、「野球選手の年俸と打率の関係」を表している線形回帰モデルであれば、「打率が高ければ高いほど、野球選手の年俸が高くなる」という解釈ができます。 一方で、予測性能(精度)は一般的には複雑であればあるほど予測精度が高くなる傾向にあります。 解釈は難しくなるのですが。。 機械学習のライブラリであるscikit-learnを用いてどのアルゴリズムを使用するかは、scikit-learnの開発チームが作成したscikit-learn algorithm cheat-sheet が全体像となり、この表を参考に使用する具体的なアルゴリズムを決定します。 これらのアルゴリズムのうちのいくつかを、ここで紹介します。線形モデルを「野球選手の年俸と打率」の関係で説明します。具体的な線形モデルの使い方については次の記事をどうぞ。  簡単に解説すると、野球選手の打率で野球選手の年俸を予想するとします。 まずは「野球選手の打率(points)と年俸(salary)の関係」を散布図として表し、この関係性を表す1本の直線を引きたいのですが、どの様に直線を引けば良いのでしょうか。 線形回帰モデルは、実際の値と予測値の差の2乗を最小にする様に直線の傾きや切片を調整することでモデルを作っていきます。 線形回帰モデルの また、関数の形は直線です(多次元であれば、超平面になります)。目的関数は、「実際の値と予測値(直線上の値)の差の2乗を最小化する様に傾きや切片を調整する」関数です。  具体的な決定木モデルの使い方を知りたい方は次の記事をどうぞ。続きを見るデータから散布図を描き、回帰木(決定木)のモデルとなる分類図、およびツリーの図を作成するまでの流れが上図になります。ランダムフォレストは、多種多様な決定木・回帰木を作り、各々の木(ツリー) ランダムフォレストについての特徴から具体的な実装方法まで詳しく知りたい方は次の記事をどうぞ。続きを見る格納されているデータから重複を許してサンプリングを行い、多種多様な決定木(ツリー)を作成するまでの流れが上図になります。予測精度を高めるために必要なポイントを4つにまとめます。アルゴリズムの選択については、 機械学習アルゴリズムを選択する際には、以下の様な要因に左右されます。どのアルゴリズムが与えられたデータや求められるアウトカムに対して最も優れたパフォーマンスを示すかは、上記の要因を含めて検討する必要があります。同サイトに示されている  この様に、分析結果を何に利用されるのかを意識してアルゴリズムの特性や弱みや強みを理解してアルゴリズムを選択する事が重要です。特徴量選択(フィーチャーセレクション：Feature Selection)をすることにより、予測性能(精度)が変わってきます。 特徴量選択を行うことにより得られるメリットには、以下の事があります。しかし、特徴量選択は各々の特徴量を投入するかしないかで膨大な組み合わせができてしまいます。 そのためテキトーに特徴量選択を行うのではなく、以下のアプローチで特徴量選択を行います。  機械学習のアルゴリズムで良い精度のモデルを作るためには、ハイパーパラメータをチューニングする必要があります。その理由としては過学習を解決する必要があるためです。 機械学習のアルゴリズムの一つとして決定木がありますが、決定木の枝を増やして深くすればするほど、学習モデルの柔軟性は上がり、学習データにおけるエラーは下がっていきます。 極論ですが、決定木の深さを無限に深くすればするほど、完全にデータを分類し精度を爆上げする事ができます。 ハイパーパラメータのチューニングを行う目的としては、「テストデータ(未知のデータ)のエラーを下げる事」にあります。以下の図が過学習のモデルとなります。この図では縦軸が「エラー」、横軸が「モデルの柔軟性」、青線が「学習データにおけるエラー」、「赤線が検証用データにおけるエラー」です。ハイパーパラメーターのチューニング方法としては「グリッドサーチ」という方法が有名です。 グリッドサーチは「ハイパーパラメータの候補をひたすら挙げて、その組み合わせ全てでモデルを動かし、一番よかったものを選択する」という非常に単純なものです。 ューラルネットワークのようなハイパーパラメータの数が多いモデルでグリッドサーチを行うと永遠に終わらなくなってしまう可能性があります。 こちらは上記テキストの11-4-4に記載があります。これは、ハイパーパラメータの候補を分布として与え、その分布からランダムに値を選択してモデルを動かします。 その結果をみて「効いているハイパーパラメータ」について掘り下げていき、効いていないものについては探索をやめます。機械学習・AIの分野ではモデルを評価する際に、あらかじめデータを無作為に (交差検証の中には まずデータを 訓練データを更に  ホールドアウト法を利用する際のデメリットは、テストデータの取り方によって有利なモデルと不利なモデルが出てきうるということです。 これを回避するために、訓練データとテストデータへの分割を（無作為に）複数回行ない、予測性能の平均値を比較します。 以下参考に次に紹介する交差検証とホールドアウト法の違いを表でまとめておきます。上で出てきた「複数回のホールドアウト法」をより系統的に行うのが「交差検証（クロスバリデーション）」と呼ばれる方法です。ここではK-分割交差検証の流れについて解説していきます。 このように、K-分割交差検証（K-fold cross validation）では単に無作為抽出を何度も行うのではなく、予めデータセットを分割してから検証を行います。 そうする事で、データの偏を最小限にして予測性能を評価できます。 では、具体的な数値でみていきましょう。まず、テストデータだけを分けておきます。  上図のうち黒丸が学習データで白丸が検証用のデータです。 5パターン全てでモデルの精査を行い、その中の平均や中央値などを評価してモデルを選びます。 最終的にそのモデルにたいして、テストデータで精度をテストします。 交差検証(クロスバリデーション)を行う際のデータ検証の流れを再度、以下に図示します。如何でしたでしょうか。  機械学習のうち教師なし学習を行う際に必要なクラスタリングには以下の種類があります。 階層型クラスタリング（Agglomerative Nesting(AGNES)） 非階層型クラスタリング（K-measns法） スペクトラルクラスタリング 自己組織化マップ（SOM） 中でも特に良く使用される手法は上の2つにある階層型クラスタリング、非階層型クラスタリングです。今回はこれらの2つを中心に解説していきます。 もくじ1 階層型クラスタリング1.1 階層型クラスタリングのアルゴリズム1.2 非階層型クラスタリング ... 機械学習のアルゴリズム(予測モデル)にはいくつか種類があります。例えば、線形回帰や回帰木、決定木、ランダムフォレストなどがあります。   機械学習アルゴリズムのうち、ランダムフォレストは教師あり学習の分類に属します。   教師あり学習の分類のアルゴリズムには他に、ロジスティック回帰やサポートベクターマシーン（SVM）がありました。   今回は回帰木・決定木を応用したランダムフォレストを用いた予測モデルの作成方法について、具体的な例を用いつつランダムフォレストの特徴〜実装方法ま ... 機械学習・AIの勉強を始めたい人 機械学習を独学で書籍で、本で学びたいけど、沢山ありすぎて分からない。 AIや機械学習についての色々な本が出回っており、どの様な順番で勉強をすれば良いのか分からない。 レベルに分けて機械学習やAI関連の書籍で勉強をすれば良いのか教えてほしい。   　この記事の想定読者 Python・機械学習・AIに興味のある方 Python・機械学習・AIを独学で勉強したい方 Python・機械学習・AIの学習をこれから始める方 機械学習・AIエンジニアとして今後就職を考えている ...Tommy▶︎ 医師・エンジニア（Python、Rメイン）・ブロガー

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