OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会 AIプログラム解説（２）2-5 機械学習 scikit-learnの性能の評価、チューニング編

今回は、OSSコンソーシアム 開発基盤部会の第38回部会で行われたAIプログラム解説（２）2-5 機械学習 scikit-learnの性能の評価、チューニング編について紹介します。

性能の評価

機械学習の性能を評価するためには、適切な指標を使用することが重要です。scikit-learnでは、様々な性能評価指標が提供されており、モデルの性能を客観的に評価することが可能です。

代表的な性能評価指標としては、精度（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコア（F1 Score）などがあります。これらの指標を適切に選択し、モデルの性能を評価することが重要です。

チューニング

機械学習モデルのチューニングは、モデルのパラメータやハイパーパラメータを最適化することを指します。scikit-learnでは、GridSearchCVやRandomizedSearchCVなどのツールを使用してハイパーパラメータをチューニングすることが可能です。

また、交差検証（Cross Validation）を行うことで、モデルの汎化性能を評価することができます。過学習を防ぐためにも、交差検証を適切に行うことが重要です。

以上が、OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回部会で解説された機械学習 scikit-learnの性能評価、チューニングについての紹介でした。機械学習モデルの構築や評価において、適切な性能評価指標とチューニング手法を選択することが重要です。