Probability and Statistics分散共分散行列の対角化（２次元）
概要 この記事では、分散共分散行列が対角行列となるように変数変換を行う方法、もしくは分散の方向が独立となるような軸の見つけ方について解説し、その導出を行う。 これは、主成分分析（Principal Component Analysis; P...
Probability and Statistics
Probability and Statistics
Machine Learning and AI【図解】ROC曲線・PR曲線の書き方と使い分け基準を解説
ROC曲線とPR曲線は、検査や機械学習の分類に対する性能を判定する方法です。この手法を用いることで、検査の感度や陽性的中率のトレードオフを考慮しながら、性能を判定・比較することができます。この記事では、具体例を用いてROC曲線・PR曲線の書き方を説明し、それぞれを状況別に使い分ける方法について解説します。
Machine Learning and AICaluculating 95% confidence interval of ROC-AUC.
Calculating the 95% confidence interval for the AUC of the ROC curve allows one to infer the range of values that the AUC would take from the results of data obtained 'by chance'. Confidence intervals are therefore always presented in scientific papers. This article describes how to find the 95% confidence interval of the ROC-AUC and shows how the calculation can be implemented by the Python language.
MatplotlibWhat is an error ellipse? How to calculate and plot using Python.
The error ellipse (probability ellipse) is an ellipse illustrating the variance of a two-dimensional normal distribution. From the variance-covariance matrix of the normal distribution, the formula for the ellipse can be calculated to cover any range. This article explains how to calculate the ellipse using Python drawing in Matplotlib as an example.