機械学習・AI混同行列の読み方と指標―検査の性能は感度だけじゃ測れない！
混同行列は、検査による分類結果をまとめた表です。この表を用いて感度や特異度、偽陽性/陰性率、陽性/陰性的中率、陽性/陰性尤度比などの指標を計算し、検査の性能を評価します。この記事を読むことで、混同行列の見方と書き方を知り、そこから得られる指標の特性を理解して、検査や機械学習の性能を適切に評価することができるようになります。
数学
機械学習・AI
機械学習・AI異常検知における異常度が、カイ二乗分布に従うことの証明
作成中。詳細は 井手剛「入門 機械学習による異常検知――Rによる実践ガイド――」(2015)コロナ社 を参照。
機械学習・AI異常検知における異常度の定義
作成中。詳細は 井手剛「入門 機械学習による異常検知――Rによる実践ガイド――」(2015)コロナ社 を参照。
確率・統計エントロピーの最大化による正規分布の導出
正規分布は「エントロピーを最大化する」という性質を持った確率分布であるため、統計学で重宝されています。この記事では、正規分布、エントロピー、確率密度関数の意味について確認し、これらを用いて正規分布を導出します。また、導出に際して汎関数や変分法についても解説します。
機械学習・AI【ROC曲線のAUC】95%信頼区間の求め方と実装方法
【オンライン自動計算機能公開中】ROC曲線のAUCの95%信頼区間を計算することで、「たまたま」得られたデータの結果から、AUCがとるであろう値の範囲を推測することができます。この記事では、ROC-AUCの95%信頼区間を求める方法について解説し、その計算をPython言語により実装する方法を紹介します。
数学コンパスによる正五角形の作図とその証明
相互に接する円をコンパスでいくつか描画することにより、正五角形を作図する方法があると知ったのでここに記録する。 コンパスを使って正五角形を描く 手順１ 点Oを中心とする円（円Oとする）の中に、半径が半分の円が２つ入るように作図する。（十字線...
Python部分従属プロットを、sklearnのあらゆる分類器に実装する（partial dependence plot）
部分従属プロット（partial dependence plot） 部分従属プロット（partial dependence plot）とは、分類器が学習を行った際に、どの変数がどの程度クラス分類に影響しているかを視覚的に表す方法である（詳細...
数学ケーリー変換の使い方とその証明
ケーリー変換（Cayley Transform）とは、エルミート行列を用いてユニタリ行列を生成するための手法です。この記事では、まず、これら複素行列の定義や性質について解説します。その後、ケーリー変換の使い方を示し、それが成り立つことの証明を行います。
数学臨界減速（Critical Slowing Down：CSD）とは？
複雑システムがもつ臨界減速（Critical Slowing Down：CSD）という性質について解説する。なお複雑システムとは、「多数の要素から構成され、要素間相互作用によって、予測不能な高次の秩序や機能を生み出しうるシステム」を指し、生体・生態系・経済などがその例である。
Python“The Separation Plot” in Python
Pythonで作成したプログラムに「The Separation Plot」を実装するコードを作成した。 ついでに「Brier Scores」と「Expected PCP（ePCP）」も導入できるようにした。 Brier Scores Ex...