Decision boundary - Wikipedia
In a statistical-classification problem with two classes, a decision boundary or decision surface is a hypersurface that partitions the underlying vector space into two sets, one for each class. The classifier will classify all the points on one side of the decision boundary as belonging to one class and all those on the other side as belonging to the other class. A decision boundary is the region
F-score - Wikipedia
Precision and recall In statistical analysis of binary classification and information retrieval systems, the F-score or F-measure is a measure of predictive performance. It is calculated from the precision and recall of the test, where the precision is the number of true positive results divided by the number of all samples predicted to be positive, including those not identified correctly, and th
Precision and recall - Wikipedia
Precision and recall In pattern recognition, information retrieval, object detection and classification (machine learning), precision and recall are performance metrics that apply to data retrieved from a collection, corpus or sample space. Precision (also called positive predictive value) is the fraction of relevant instances among the retrieved instances. Written as a formula: Recall (also known
)
分類 (統計学) - Wikipedia
分類（ぶんるい、英: classification）や統計的分類や統計的識別とは、統計学において、データを複数のクラス（グループ）に分類すること。2つのクラスに分ける事を二項分類や二値分類、多数のクラスに分ける事を多クラス分類という。Y = f(X) というモデルを適用する際に、Y が離散であれば分類、連続値であれば回帰である。 個体をクラス分けする統計的手続きの一つであり、分類対象に固有な1つ以上の特性についての数値化された情報に基づいて実施される。このとき、事前にラベル付けされた訓練例（英: training set）を用いる。 形式的に表すと、次のようになる。訓練データ から、オブジェクト から分類ラベル へマップする分類器（英: classifier、識別器とも） を生成するのが統計分類である。例えば、スパムのフィルタリングをする場合、 は具体的な電子メールの例であり、 は "Sp
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
f1_score
データマイニング - Wikipedia
