回帰予測モデルのパフォーマンスをどのように評価しますか？
質問者：Ranses Otegui |最終更新日：2020年6月25日
カテゴリ：ビジネスおよび金融販売
回帰モデルがどれだけ優れているかを評価するには、次のメトリックを使用できます。
- 決定係数：モデルが予測した変数の総数と比較した変数の数を示します。
- 平均誤差：予測値と実際の値の数値の差。
誰もが知っておくべき11の重要なモデル評価手法
- 信頼区間。信頼区間は、統計的推定の信頼性を評価するために使用されます。
- 混同行列。クラスタリングのコンテキストで使用されます。
- ゲインとリフトチャート。
- コルモゴロフ-スミルノフチャート。
- カイ二乗。
- ROC曲線。
- ジニ係数。
- 二乗平均平方根誤差。
上記のほかに、予測モデルを評価するために使用されるマトリックスは何ですか？予測モデルの評価に使用される一般的なメトリック混同行列：これはNXN行列であり、Nは予測されるクラスの数と呼ばれます。このメトリックはエラーマトリックスと呼ばれ、主に統計的分類の問題における予測の主要な役割を表します。
第二に、回帰関数のパフォーマンスはどのように測定されますか？
回帰モデルのパフォーマンスを測定するために、モデルのパフォーマンスの量指定子として、予測された出力と実際の出力からの距離を計算できます。この計算では、一般的な測定値として二乗平均平方根誤差（RMSE）と相対二乗誤差（RSE）を使用することがよくあります。
優れたモデル精度とは何ですか？
分類の問題に取り組んでいる場合、最高のスコアは100％の精度です。回帰問題に取り組んでいる場合、最高のスコアは0.0エラーです。これらのスコアは、上限/下限を達成することは不可能です。すべての予測モデリングの問題には予測エラーがあります。
33関連する質問の回答が見つかりました
モデルパフォーマンスのモデル精度にとって、どちらがより重要ですか？
精度。最高の精度は100％で、すべての予測が正しいことを示しています。不均衡なデータセットの場合、精度はモデルのパフォーマンスの有効な尺度ではありません。デフォルト率が5％のデータセットの場合、すべてのレコードが0と予測されたとしても、モデルの精度は95％のままです。
予測モデルの精度をどのように測定しますか？
トレーニングセットでモデルを構築し、テストセットをホールドアウトサンプルとして使用して、テストデータを使用してトレーニング済みモデルをテストします。たとえば、「平均絶対パーセント率」（MAPE）などの測定値を使用して誤差を計算することにより、予測値を実際の値と比較します。
モデルのパフォーマンスとは何ですか？
モデルのパフォーマンスの評価は、データサイエンスプロセスのコアステージの1つです。これは、データセットのスコアリング（予測）がトレーニング済みモデルによってどの程度成功したかを示します。
MLモデルをどのように評価しますか？
モデル評価は、将来の（見えない/サンプル外の）データに関するモデルの一般化精度を推定することを目的としています。モデルのパフォーマンスを評価する方法は、ホールドアウトとクロス検証の2つのカテゴリに分けられます。どちらの方法でも、テストセット（つまり、モデルに表示されないデータ）を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。
分類器の精度をどのように評価しますか？
すべてのテスト例で、その推測は正しいか間違っています。分類器が行う正しい決定の数を測定し、テスト例の総数で割ると、結果は分類器の精度になります。
分類精度はどのように計算しますか？
分類精度。分類精度が出発点です。これは、行われた正しい予測の数を、行われた予測の総数で割ったものに100を掛けて、パーセンテージに変換したものです。
良い回帰モデルを作るものは何ですか？
優れた回帰モデルの場合、偏った結果を回避するために、応答に影響を与える他の変数とともに、具体的にテストしている変数を含める必要があります。交差検定は、データを分割することにより、モデルが他のデータセットにどの程度一般化されるかを決定します。
最良の回帰モデルをどのように選択しますか？
線形モデルを選択する場合、次の点に注意してください。
- 同じデータセットの線形モデルのみを比較します。
- R2が高く調整されたモデルを見つけます。
- このモデルの残差がゼロ付近に均等に分布していることを確認してください。
- このモデルのエラーが狭い帯域幅内にあることを確認してください。
決定係数をどのように解釈しますか？
決定係数は、線形モデルが説明する従属変数の変動のパーセンテージです。 0％は、平均値周辺の応答変数の変動を説明しないモデルを表します。従属変数の平均は、従属変数と回帰モデルを予測します。
回帰をどのようにテストしますか？
効果的な回帰テストを確実にするには、次の点に注意してください。
- 回帰テストされるコードは、構成管理ツールの下にある必要があります。
- 回帰テストフェーズでは、コーディングに変更を加えることはできません。
- 回帰テストに使用されるデータベースは分離する必要があります。
回帰直線とはどのように測定できるのですか？
回帰直線は、単に、単一のラインで最もよく適合すること（点まで線から最小の全体的な距離を有するという点で）データ。統計学者は、最適な線を見つけるためのこの手法を、最小二乗法を使用した単純な線形回帰分析と呼んでいます。
回帰分析はどのように計算されますか？
代数から、傾きは式y = mx + bの「m」であることを思い出してください。線形回帰式では、傾きは方程式y '= b + axのaです。それらは基本的に同じものです。したがって、線形回帰勾配を見つけるように求められた場合、必要なのは、mを見つけるのと同じ方法でbを見つけることだけです。
ロジスティック回帰とはどういう意味ですか？
説明。ロジスティック回帰は、結果を決定する1つ以上の独立変数が存在するデータセットを分析するための統計的手法です。結果は二分変数で測定されます（可能な結果は2つだけです）。
統計における回帰分析とは何ですか？
回帰分析は、対象となる2つ以上の変数間の関係を調べることができる強力な統計手法です。回帰分析には多くの種類がありますが、それらはすべて、従属変数に対する1つ以上の独立変数の影響を調べます。
回帰モデルのパフォーマンスを測定するために使用できるメトリックは何ですか？
回帰モデルでは、最も一般的に知られている評価指標は次のとおりです。
- R-squared（R2）。これは、予測変数によって説明される結果の変動の割合です。
- 二乗平均平方根誤差（RMSE）。これは、観測の結果を予測する際にモデルによって実行される平均誤差を測定します。
回帰のさまざまなタイプは何ですか？
回帰の種類
- 線形回帰。これは最も単純な回帰形式です。
- 多項式回帰。これは、独立変数の多項式関数を使用して非線形方程式を近似する手法です。
- ロジスティック回帰。
- 分位点回帰。
- リッジ回帰。
- ラッソ回帰。
- エラスティックネット回帰。
- 主成分回帰（PCR）
予測モデリングが重要なのはなぜですか？
予測分析は、顧客の反応や購入を判断し、クロスセルの機会を促進するために使用されます。予測モデルは、企業が最も収益性の高い顧客を引き付け、維持し、成長させるのに役立ちます。運用の改善。多くの企業は、予測モデルを使用して在庫を予測し、リソースを管理しています。