混同行列
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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/08/28 07:09 UTC 版)
機械学習の分野、特に統計的分類の問題において、混同行列（こんどうぎょうれつ、英: confusion matrix）は、アルゴリズムの性能を可視化するための特有の表配置である。誤差行列（error matrix）とも呼ばれる。通常は教師あり学習で使用される（教師なし学習では通常、マッチング行列と呼ばれる）。行列の行方向は実際のクラス（部分集合）のインスタンス（実体）を表し、列方向はモデルで予測されたクラスのインスタンスを表す[1]が、その逆の場合もある[2]。
- ^ Powers, David M. W. (2011). “Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation”. Journal of Machine Learning Technologies 2 (1): 37–63.
- ^ a b Labatut & Cherifi 2011, p. 23.
- ^ gregorybchris. “AutoML 実験結果の評価 - Azure Machine Learning” (日本語). docs.microsoft.com. 2021年8月23日閲覧。
- ^ Chicco, D.; Jurman, G. (2020). “The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation”. BMC Genomics 21 (1): 6. doi:10.1186/s12864-019-6413-7. PMC 6941312. PMID 31898477.
- ^ Piryonesi S. Madeh; El-Diraby Tamer E. (2020-03-01). "Data Analytics in Asset Management: Cost-Effective Prediction of the Pavement Condition Index". Journal of Infrastructure Systems. 26 (1): 04019036. doi:10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000512
- ^ Rialland, Annie (August 2005). “Phonological and phonetic aspects of whistled languages”. Phonology 22 (2): 237–271. doi:10.1017/S0952675705000552.
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