リフトチャート（LiftChart）を使ったモデルの評価
こんにちはシバタアキラです。いつも予測モデルの値踏みをして生きています。告知ですが、「カステラ本」として知られるデータサイエンスの教科書を読む会を月に2度行っています。興味のある方はこちらから登録してください！イベント登録ページ 機械学習モデルの評価の方法に、DataRobotでよく使われているリフトチャート（LiftChart）というものがあります。実は私もデータロボットで働くまで知らなかったモデル評価方法でした。実は知らないのは私だけではなく、ほとんどのユーザーの方はリフトチャートを知らない上、インターネット上を調べてもほとんど情報がありません。さらにはリフトチャートには複数の定義があり、DataRobotで使われているバージョンを定義する文献はほとんどありません(累積反応曲線と言われる別のものをリフトチャートと呼ぶことがある)。一方でリフトチャートは、そのシンプルさにかかわらず非常に
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
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