特定の属性に注目してデータを分類する学習アルゴリズムとして、二項分類と多項分類があります。色による分類、商品の種類による分類など二項分類による予測データを二種類のグループに分類する二項分類では、が判断の材料として使われるのが分類閾値(カットオフ)です。閾値とデータを比較した結果を元にして、予測が行われます。Rate(偽陽性率)・F1-measure(F1値)などがあります。これらの値を検証する事で、より正確に二項分類出来るように修正する事が出来ます。多項分類は、単にデータと閾値を比較するのではなく総合的なスコアによって、分類を行います。状況によっては、一定の値以上のスコアにならない時は、予測出来ない事もあります。多項分類でも二項分類と同じように、Accuracy(正確度)やPrecision(精度、適合率)などの精度メトリクスを使って、予測した結果を評価します。Networks本サイト上に掲載されているまとめ記事が、毎週ステップメールで受け取ることもできます。