『r2やRMSE・MAEはもう古い！？回帰分析においてモデルを評価するための新しい指標を開発しました』へのコメント

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prototechno のブックマーク 2018/05/22 17:58

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/364587317/comment/prototechno" data-user-id="prototechno" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/datachemeng.com/newmeasureregressionmodelaccuracyad/" data-original-href="https://datachemeng.com/newmeasureregressionmodelaccuracyad/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fdatachemeng.com%2Fnewmeasureregressionmodelaccuracyad%2F" data-user-icon="/users/prototechno/profile.png">r2やRMSE・MAEはもう古い！？回帰分析においてモデルを評価するための新しい指標を開発しました</a><br><p style="clear: left">#chemo_wakate #DeNATECHSTUDIO</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/prototechno/20180522#bookmark-364587317"><span class="datetime-body">2018/05/22 17:58</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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r2やRMSE・MAEはもう古い！？回帰分析においてモデルを評価するための新しい指標を開発しました

datachemeng.com2017/10/10

線形モデルは、非線形モデルより適用領域が広い一方で、その領域中の推定性能は、非線形モデルより劣ります。非線形モデルは、領域内の推定性能は高い一方で、適用領域は線形モデルより狭いです。このような状況...

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