機械学習モデルの評価

カリキュラム

• 第1回
  モデル評価の基本概念と重要性
• 第2回
  分類モデルの評価指標（精度、再現率、F値など）
• 第3回
  回帰モデルの評価指標（MAE、MSE、R²など）
• 第4回
  クラスタリングの評価方法
• 第5回
  交差検証と過学習の検出
• 第6回
  モデル解釈性と説明可能性の評価
• 第7回
  モデル改善のためのエラー分析手法
• 第8回
  ビジネス価値に基づくモデル評価とROI算出