Python の精度と再現率のテクニック

Python は最も人気のあるプログラミング言語の 1 つで、特にデータ サイエンスの分野で広く使用されています。機械学習や自然言語処理などのアプリケーションにとって、精度と再現率は 2 つの非常に重要な評価指標です。この記事では、精度と再現率という 2 つの重要なテクニックを Python で応用する方法について詳しく説明します。

精度と再現率とは何ですか?

機械学習の分野では、データ分類は非常に一般的なタスクです。そのうち、適合率と再現率は、分類器のパフォーマンスを評価するために使用される 2 つの中心的な指標です。簡単に言うと、適合率は陽性であると予測されたサンプルのうち実際に陽性であるサンプルの割合であり、再現率は実際に陽性であるサンプルのうち陽性であると予測されるサンプルの割合です。

簡単に言えば、精度と再現率は、評価されたモデルの精度と再現率を測定するために使用されます。これらのメトリクスは非常に重要であるため、テキスト分類、感情分析、オブジェクト検出など、機械学習の多くのタスクで使用されます。

精度と再現率の計算

Python で精度と再現率を直接計算する方法はたくさんあります。これらのメトリクスは、scikit-learn パッケージのメトリクス モジュールを使用して計算できます。まず、テスト データ セットを 2 つの部分、つまり陽性と予測されるサンプルと陰性と予測されるサンプルに分割する必要があります。バイナリ分類モデルがあるとします。適合率と再現率は次のように計算できます。

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [1, 0, 0, 1, 1, 1]

# 计算精准率
precision = precision_score(y_true, y_pred)
print(f"Precision: {precision:.2f}")

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print(f"Recall: {recall:.2f}")

# 计算F1得分，将精准率和召回率结合起来
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
print(f"F1: {f1:.2f}")

# 输出结果：
# Precision: 0.67
# Recall: 0.75
# F1: 0.71

上記のコードでは、precision_score 関数と recall_score 関数には 2 つのパラメーターが必要です。実際のターゲット値の配列とモデルの予測ラベルの配列。また、f1_score 関数を使用してこれら 2 つのメトリクスを結合し、バランスの取れた評価メトリクスを取得する方法も示します。

この例では、モデルは 2 つの感情 1 (ポジティブな感情) と 0 (ネガティブな感情) をそれぞれ 1 と 0 として表します。精度や F1 スコアなど、他の指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価することもできます。

アプリケーション: 分類器を調整する

精度と再現率が予想よりも低い場合は、分類器を調整する必要があります。これは、しきい値を増やしたり、分類子のセレクターを変更したりするなど、分類子のパラメーターを調整することで実行できます。さらに、精度と再現率を向上させるために、データ準備プロセスで使用される特徴または特徴選択アルゴリズムを変更することもできます。

たとえば、相対重要度や PCA 次元削減分析などの特徴選択アルゴリズムを使用して、入力特徴の品質を向上させることができます。これは、SVM、深層学習などの他のモデルを使用して分類問題を解決することによっても行うことができます。

最後に、精度と再現率の両方を使用して偽陽性と偽陰性を除外できることに注意する必要があります。モデルのパフォーマンスを評価するときは、繰り返しテストして、正確な評価結果が得られることを確認する必要があります。機械学習の分野では、現実の問題に対する正確な解決策を提供するために、モデルの選択と評価に慎重な検討が必要です。

結論

この記事では、Python の精度と再現率について学びました。 Python でのコーディングは非常に簡単であることがわかり、scikit-learn パッケージの metrics モジュールを使用してこれらのメトリクスを計算できます。同時に、分類器のパフォーマンスを向上させるために、特徴の選択、モデルの選択、パラメーターの調整を通じて分類器を継続的に改善する必要があります。私たちは今後のデータ サイエンスの取り組みでもこれらの手法を使用し続け、より良い機械学習ソリューションを目指して取り組んでいきます。

以上がPython の精度と再現率のテクニックの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。