【機械学習】AUCとGini係数の関係を理解する【評価指標】 - Qiita

テクノロジーカテゴリーの変更を依頼記事元:

qiita.com/tetsuro731

11 usersがブックマークコメント

コメント

0

記事へのコメント0件

注目コメント
新着コメント

新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

規約違反を報告

アプリのスクリーンショット

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

関連記事

{{ total_bookmarks_with_user_postfix }}{{ root_title }}

【機械学習】AUCとGini係数の関係を理解する【評価指標】 - Qiita

はじめに二値分類の評価指標について「AUCとGini係数ってどんな関係だっけ？」と毎回忘れては調べて... はじめに二値分類の評価指標について「AUCとGini係数ってどんな関係だっけ？」と毎回忘れては調べているので、いい加減覚える意味で体系的にまとめてみる。この記事では AUCとは何か？ Gini係数とは何か両者はどんな関係があるか？を理解することを目的とする。最初に結論 AUCとGini係数の間にはの関係がある。 AUCは0.5から1の範囲を取るため、Gini係数は0から1までの範囲を取る。どちらも値が大きいほど分類性能が良いことを表す。最終的にこの式を理解することを目的としよう。 AUCを理解しよう AUC （Area Under the Curve）は二値分類における有名な評価指標の一つであり、文字通り、「ROC曲線下の面積」を表す。 ROC曲線とは？ ROC (Receiver Operating Charastaristic Curve)は受信者操作特性と呼ばれる

ブックマークしたユーザー

clavier2024/04/12
isayaf8842024/04/01
katsusuke2024/02/28
in_factor2024/02/28
chosennameis2024/02/28
misshiki2024/02/27
walkalone2024/02/26
samurairodeo2024/02/25

同じサイトの新着

同じサイトの新着をもっと読む

いま人気の記事

いま人気の記事をもっと読む

いま人気の記事 - テクノロジー

いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

新着記事 - テクノロジー

新着記事 - テクノロジーをもっと読む

設定を変更しましたx