確率予測とCalibrationについて - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
概要 確率予測とCalibration(キャリブレーション)に関する勉強会に参加したので、学んだことの一部と、自分で調べてみたことについてまとめました。 概要 Calibrationとは Calibration Curve Calibrationの方法 Sigmoid / Platt Scale Isotonic Regression 確率予測に使われる評価指標 Brier Score ECE コード 不均衡データに対するCalibration LightGBMにCalibrationは不要か NNにCalibrationは不要か 追記 : Calibrationの検討について 追記 : 発表スライドについて 終わり techplay.jp 勉強会で使われていた言葉を、自分なりの言い方に変えています。 間違いがありましたら、コメントいただけたら嬉しいです。 Calibrationとは 普通
データ分析におけるキャリブレーション - tkherox blog
キャリブレーションとは クラス分類におけるキャリブレーション キャリブレーションの評価指標 Reliability Diagram Expected Calibration Error(ECE) Maximum Calibration Error(MCE) キャリブレーション方法 Isotonic Regression Platt Scaling キャリブレーション実践 動作環境 利用データ 実装例 まとめ 参考資料 キャリブレーションとは Calibration(以下，キャリブレーション) とは予測モデルの誤差分布を改善するための後処理の技術になります． 機械学習のモデルを構築してシステムにインプリする前に，モデルから得られるスコア値と実測値の誤差における分布や推定がどの程度適切に行われるかを知ることは非常に重要です．そこで今回は一般的なキャリブレーション手法について記していきます． ク
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Model Calibration
Distribution calibration for regression
