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はじめに 評価関数（評価指標）についてあやふやな理解だったので、代表的な評価関数をまとめてみました。 評価関数とはそもそもどんなものなのか、それぞれの評価関数はどんな意味を持つのか、実際に使う時のサンプルコードを簡単にまとめています。 評価関数の追加や内容の修正は下記でしています。 評価関数とは 評価関数とは学習させたモデルの良さを測る指標を指します。 目的関数との違い 機械学習を勉強していると、目的関数や損失関数、コスト関数などいろいろな名前を目にします。 まずは、目的関数との違いについて確認します。 目的関数 モデルの学習で最適化される関数 微分できる必要がある つまり、学習中に最適化されるのが目的関数、学習後に良さを確認するための指標が評価関数ということになります。 損失関数、コスト関数、誤差関数は目的関数の一部になるそうです。 （いくつか議論がありそうなのですが、ほとんど同じものと

はじめに 機械学習の分類とそれらのアルゴリズムのライブラリを用いた簡単な実装をまとめました。 各アルゴリズムのコードはサンプルデータまで含めているので、そのまま実行することができます。 必要最低限のパラメータしか設定していないので、細かい設定は公式ドキュメントなど参照して設定してください。 それぞれのアルゴリズムについては、簡単な説明は載せてますが、詳しい説明はしていません。 対象読者 機械学習アルゴリズムの分類を知りたい 機械学習アルゴリズムを実装して動かしたい ゴール 機械学習のアルゴリズムの分類がわかる 機械学習アルゴリズムの実装ができる 機械学習の分類 機械学習は以下のように分類されます。 教師あり学習 回帰 分類 教師なし学習 強化学習 今回は、強化学習の実装は扱いません。 教師あり学習 教師あり学習は、特徴を表すデータ（特徴量、説明変数）と答えとなるデータ（ラベル、目的変数）か