[仕事終わりの趣味] ビッグデータ分析実技 (作業型1,2,3)
非専門家や入門者の方が、ビッグデータ分析実技試験を短期間で取得できるようガイドします！ 理論は軽めに、実践は確実に。複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを絞って集中的に学習します。
（4.9）受講レビュー 814件
受講生 5,514名
難易度 入門
受講期間 12か月
Engineer Big Data Analysis
Engineer Big Data Analysis
Big Data
Big Data
Python
Python
Pandas
Pandas
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Engineer Big Data Analysis
Engineer Big Data Analysis
Big Data
Big Data
Python
Python
Pandas
Pandas
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
[多分類]評価指標のご案内
多分類評価指標についてご案内します💪💪💪
問題が要求するように評価指標を使用するだけです。
もしわからないなら知っている評価指標を便法としても活用してください:)
F1スコア
predictで予測
micro, macro, weighted
from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_true, y_pred, average='macro') # micro, macro, weighted精度(バイナリ分類と差がない)
predictで予測
from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_true, y_pred)roc-auc
predict_probaで予測 - >バイナリ分類のようにpred[:,1] ❌ pred そのまま👌
ovo, ovr
from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_val, pred, multi_class='ovo') roc_auc_score(y_val, pred, multi_class='ovr')
コメント