G検定
【G検定】k-分割交差検証(k-fold cross-validation)

k-分割交差検証(k-fold cross-validation) k-分割交差検証(k-fold cross-validation)は、機械学習のモデル評価において重要な手法の一つです。この手法では、データセットをk個 […]

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【G検定】交差検証(cross-validation)

交差検証(cross-validation) 交差検証(cross-validation)は、G検定の試験対策において重要な概念の一つです。統計学において、交差検証はデータを分割し、その一部を解析に使い、残りで解析のテス […]

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【G検定】SHAP

SHAP SHAP(SHapley Additive exPlanations)は、機械学習モデルの予測を解釈可能にする手法です。この手法は、特に機械学習において予測の理由や根拠を明らかにするのに重要です。SHAPは、あ […]

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【G検定】LIME

LIME LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)は、機械学習モデルの解釈可能性を高めるための技術です。この技術は、複雑なモデルの予測結果に対する説明を提 […]

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【G検定】BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from […]

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