まとめSlic3rの設定についてまとめてます。Slic3rの日本語版が見当たらなかったので、使い方をまとめました。最近はC#のメモ帳代わりになってます。以下の項目が含まれていました。Curve)これらの値が表しているものを理解する事を目的とします。前提iris.arffの内容についてはこちらを参照。iris.arffのsepallength特徴から、Iris-setosaか否かの識別を行うものとします。具体的にはアヤメの「がく片の長さ」から、「ひおうぎあやめ」かどうかを判別します。sepallength特徴の分布は次のようになります。青い棒グラフがIris-setosaを示しており、オレンジの棒グラフがIris-versicolorとIris-virginicaを示しています。Iris-setosaを識別するためのsepallengthの閾値をθとして、θ=5.4と仮定します。table)sepallengthの閾値θをθ=5.4とし、θ以上をIris-setosaと識別させた場合、その識別器はiris.arffのデータの事例数に対して次のような予測結果となります。150この予測に対してiris.arffのデータを照らし合わせると次のようになります。150Iris-setosaと予測した52件のデータに対して、45件が正解で残りの7件はIris-setosaでは無い。「その他」と予測した98件のデータに対して、93件が正解で残りの5件はIris-setosaであった事を示しています。一般化する為に、この識別器に設定した概念を「+」、その反対を「ー」とします。予測が正解したデータを「T(true)」、不正解を「F(false)」とします。設定した概念に当てはまる予測あるいは、設定した概念であったデータを「P(positive)」、その反対を「N(negative)」とすると次のように表すことが出来ます。table)と呼びます。(TP+FP+FN+TN)全てのデータに対して正解の割合がAccuracyです。すべてのデータに正解した場合1.0となります。Accuracyでこの識別器の性能を評価してよいか?っていうとそうとも言えないようです。1000件のデータのうちIris-setosaが20件しかないような場合、識別器がIris-setosaを100件と予測したとしても、Iris-setosa以外の正解数が大きい為、高いAccuracyになります。病気の検査のように全体のデータに対して陽性となるデータが少なく、尚且つ陽性を高い確率で発見する必要がある場合、Accuracyだけで識別器を評価することはできません。他の指標と合わせて評価する必要があります。(TP+FP)識別器がIris-setosaと判断したときの正解の割合です。識別器がIris-setosaと判断したすべてのデータが正解した場合1.0です。再現率は次のようになります。TP/(TP+FN)実際のIris-setosaに対して識別器が正解した割合です。実際のIris-setosaの全てを識別器がIris-setosaと判断した場合1.0です。(F-measure)PrecisionとRecallを総合的に判断するための指標です。F-measureと記述している方が一般的みたいです。Curve)真偽を次のような指標で表すこともあります。をとり値をプロットしたものをROC曲線と呼びます。このROC曲線を評価する方法が、ROC曲線下の面積であるAUCです。ROC曲線がランダムなデータ(AUC=0.5)と理想的なデータ(AUC=1)の間に作られるます。テンプレにいさん©3Dプリンタの設定をいじる。