【E資格まとめ】グリッドサーチとランダムサーチ
2023年5月17日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 ハイパーパラメータの最適化 ハイパーパラメータの最適化は、機械学習のモデル訓練プロセスにおける重要なステップです。ハイパーパラメータはモデルの訓 […]
【E資格まとめ】ハイパーパラメータ
2023年5月16日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 ハイパーパラメータ 機械学習において、ハイパーパラメータは学習アルゴリズムの振る舞いを制御するための重要なパラメータです。ハイパーパラメータは学 […]
【E資格まとめ】機械学習の性能指標
2023年5月15日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 混同行列 混同行列とは 混同行列（Confusion Matrix）は、分類モデルの性能を評価するために使用される表です。分類モデルは、データを […]
【E資格まとめ】検証集合（ホールドアウト法とk-分割交差検証法）
2023年5月14日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 検証集合 「学習データ」「検証データ」「テストデータ」 これら3つのデータセットは、各々が異なる役割を果たしてモデルの訓練と評価を行います。全体 […]
【E資格まとめ】過剰適合と過少適合
2023年5月13日
このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 過剰適合と過少適合 過剰適合 過剰適合とは、モデルが訓練データに対して適合しすぎて、新たなデータ、すなわちテストデータに対する予測性能が低下する […]