予測精度を評価
予測結果列と正解データ列の差分を検証し、精度評価を行います。
モデルで予測値を算出ノードにつなげて利用すると効果的です。
入出力の定義
| 定義 | 内容 | 補足 |
|---|---|---|
| 入力 | データ | |
| 左側出力 | データ | 精度を評価する項目ごとに値を出力 |
| 右側出力 | データ | 入力データに、予測結果列と正解データ列の評価を追加したデータを出力 |
| ボニートくん | 精度検証結果 | |
| ボニートくん | 精度改善の余地 |
サンプル
1. 予測精度の評価 この例では、タイタニック号の乗客データを用いて、乗客の生存予測モデルを構築し、その精度を評価しています。予測結果と正解データの比較を行い、モデルの性能を確認します。
処理結果の補足
精度概要データ(左側出力)
以下の指標ごとの値を出力します。
カテゴリ分類の場合
- 正解率[Accuracy]
- F 値[F1]
- 再現率[Recall]
- 適合率[Precision]
数値予測の場合
- 平均絶対相対誤差[MAPE]
- 平均絶対誤差[MAE]
- 二乗平均平方根誤差[RMSE]
予測結果列と正解データ列の評価を追加したデータ(右側出力)
カテゴリ分類の場合
正誤列に、予測結果と正解データが一致していたら正、一致していなかったら誤を挿入します。
数値予測の場合
誤差列に、予測結果と正解データの差分を挿入します。