小小程序员
2021-05-15 22:28:50
分類しきい値（classification threshold）
モデルが予測したスコアに適用されるスカラー値の条件で、正のクラスと負のクラスを区別することを目的としています。ロジスティック回帰の結果を二値分類にマッピングする際に使用されます。あるロジスティック回帰モデルを例にとると、このモデルは指定された電子メールがスパムメールである確率を判定するために使用されます。分類閾値が 0.9 の場合、ロジスティック回帰値が 0.9 を超える電子メールは「スパムメール」に分類され、0.9 未満のものは「非スパムメール」に分類されます。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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