非公開だった検索品質評価ガイドラインの最新版をGoogleが公開
[レベル: 中級] 検索結果の品質を評価するためのガイドラインの最新版をGoogleは公開しました。 これまでのものとは変更がない部分がある一方で、新たにモバイルに関する章が加わったことが最新版の最大の特徴となっています。 検索品質評価ガイドラインとは？ Googleは、ユーザーのクエリに対して関連性が高くかつ高品質なページを検索結果で返すことができているかどうかを、外部の評価者（Evaluator）に常に評価させています（評価者は普通に求人として募集されているらしい。日本でさえも）。 評価者による評価は検索品質の改善のために役立てられます。 直接的にランキングを調整するためには用いられません。 どのように検索結果の品質を評価するかを説明した「General Guidelines」（一般ガイドライン）というマニュアルが評価者に提供されます。 このマニュアルは原則的に評価者だけに配布されます
R言語による時系列予測とクロスバリデーション法による評価 | Logics of Blue
時系列データへのクロスバリデーション法を用いて、予測精度の評価を行う方法を説明します。 R言語のforecastパッケージのtsCV関数を用いると、効率的な短いコードで実装が可能です。 この記事では、時系列データの前処理～モデル化～予測～予測の評価、といった一連の流れをすべて通して解説します。 今回は標準的な時系列モデルであるSARIMAモデルを用いますが、このモデル以外でもおおよその手順は変わらないと思います。 予測の評価における基本的な事項は『予測の評価方法：誤差の指標とナイーブな予測』も合わせて参照してください。 コードはGitHubから参照することができます。 スポンサードリンク 目次 分析の準備と前処理 SARIMAモデルの構築 SARIMAによる予測 テストデータを使った予測の評価 クロスバリデーション法による予測の評価 スライド型のクロスバリデーション法の実行 後記 1．分析
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