#ITパスポート

モデルの評価と過学習

【G検定・ITパス】混同行列とは?TP・FP・FN・TNを一瞬で完全理解する図解2枚!

G検定・ITパス・DS検定で最頻出の「混同行列(Confusion Matrix)」を5冠ホルダーが図解!ややこしい英語の呪文「TP・FP・FN・TN」を一瞬で丸暗記なしで理解できる逆方向読みの裏ワザを2枚の画像でスッキリ解説します。
モデルの評価と過学習

【G検定・ITパス】ホールドアウト法とは?直感と理論の図解2枚でスッキリわかる!

「ホールドアウト法って、データを分けるだけで何がすごいの?」 「過学習を見抜く仕組みがイマイチ分からない…」AIやデータサイエンスの学習中、モデルの評価方法で悩んでいませんか?この記事では、G検定やITパスポート、DS検定などIT資格すべて...
モデルの評価と過学習

【G検定・ITパス】L2正則化(Ridge)とは?直観・理論の2つの視点でわかりやすく図解!

G検定の学習を進めていて、L1正則化に続いて登場する「L2正則化(リッジ回帰)」に頭を悩ませていませんか?「重みの二乗和をペナルティとして加える」なんてテキストに書かれていても、数式だけでは「結局、L1と何が違うの?」と混乱してしまいますよ...
モデルの評価と過学習

【G検定・ITパス】過学習とは?直観・理論の2つの視点でわかりやすく図解!

G検定の学習を進めていて、「過学習(オーバーフィッティング)」という言葉に苦戦していませんか?テキストを開くと「訓練データに対して過剰に適合し、未知のデータに対する予測性能(汎化性能)が低下すること」などと書かれていて、数式や言葉だけではイ...
モデルの評価と過学習

【G検定・ITパス】L1正則化(Lasso)とは?直感と理論の図解2枚でスッキリわかる!

「L1正則化って数式が多くてややこしい…」「L0やL2と何が違うの?」AIや機械学習の学習中、正則化の概念でつまずいていませんか?この記事では、G検定や実務で必須となる「L1正則化」の仕組みを、【直感編】【理論編】の2枚の図解を使って、誰よ...