カテゴリー: ガイド

機械学習で分類モデルを使用する場合、モデルの品質を評価するために使用する一般的な指標はF1 スコアです。 このメトリクスは次のように計算されます。 F1 スコア= 2 * (適合率 * 再現率) / (適合率 + 再現率 […]...

機械学習で分類モデルを使用する場合、モデルの品質を評価するために使用する一般的な指標はF1 スコアです。 このメトリクスは次のように計算されます。 F1 スコア= 2 * (適合率 * 再現率) / (適合率 + 再現率 […]...

機械学習で分類モデルを使用する場合、モデルの品質を評価するために使用する一般的な指標はF1 スコアです。 このメトリクスは次のように計算されます。 F1 スコア= 2 * (適合率 * 再現率) / (適合率 + 再現率 […]...

2 × 3 要因計画は、研究者が 1 つの従属変数に対する 2 つの独立変数の影響を理解できるようにする実験計画の一種です。 このタイプの計画では、1 つの独立変数には 2水準があり、もう 1 つの独立変数には 3 水準 […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用する方法です。 ロジスティック回帰モデルがデータセットにどの程度適合しているかを評価するには、次の 2 つの指標を確認します。 感度:結果が実 […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用する統計手法です。 ロジスティック回帰モデルがデータセットにどの程度適合しているかを評価するには、次の 2 つの指標を確認します。 感度:結果 […]...

機械学習で分類モデルを使用する場合、モデルの品質を評価するためによく使用される 2 つの指標は、精度と再現率です。 精度: 肯定的な予測の合計と比較して肯定的な予測を修正します。 これは次のように計算されます。 精度 = […]...

発生率比を使用すると、2 つの異なるグループ間の発生率を比較できます。 たとえば、喫煙者は 100 人年あたり 7 人の割合で肺がんを発症することがわかっているとします。 逆に、喫煙しない人は 100 人年あたり 1.5 […]...

学生が統計学でよく混同する 2 つの用語は、オッズ比と相対リスクです。 次の形式をとる 2 x 2 テーブルを分析するときに、これら 2 つのメトリクスをよく使用します。 オッズ比は、治療グループで発生する事象の確率と対 […]...

学生が統計学でよく混同する 2 つの用語は、確率と割合です。 違いは次のとおりです。 確率は、イベントが発生する確率を表します。それは理論的です。 割合は、イベントが実際に発生した頻度を要約します。それは経験的なものです […]...