ぺ ん ぎ ん の 閃 き

閃き- blog

きらびやかに、美しく、痛烈に.

備忘・教師あり学習のモデル評価指標

データの数 : n
真の値   : y_1,⋯,y_n
予測した値 : f_1,⋯,f_n


1. 回帰問題

1-1. R^2 (Coefficient of Determination) - 決定係数, 寄与率


 R^2 = 1-\large\frac{\sum_{k=1}^{n}{(y_i - f_i)^2}}{\sum_{k=1}^{n}{(y_i - \bar{y})^2}}


1-2. RSS (Residual Sum of Squares) - 残差平方和


 RSS = \large\sum_{k=1}^{n}{(y_i - f_i)^2}


1-3. MSE (Mean Squared Error) - 平均二乗誤差


 MSE = \large\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}{(y_i - f_i)^2}


1-4. MAE (Mean Absolute Error) - 平均絶対誤差


 MAE = \large\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}{|y_i - f_i|^2}


1-5. RMSE (Rooted Mean Squared Error) - 平均平方二乗誤差


 RMSE = \sqrt{\large\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}{(y_i - f_i)^2}}


1-6. RMSPE (Rooted Mean Square Percentage Error) - 平均平方二乗誤差率


 RMSPE = \sqrt{\large\frac{100}{n}\sum_{k=1}^{n}{(\frac{y_i - f_i}{y_i})^2}}


1-7. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) - 平均絶対誤差率


 MAPE = \large\frac{100}{n}\sum_{k=1}^{n}\large{(\frac{|y_i - f_i|}{y_i})^2}



2. 分類問題

2-1. Accuracy - 正答率

 acuracy = \large\frac{TP+TN}{TP+TN+FT+FP}


2-2. Recall - 再現率

 recall = \large\frac{TP}{TP+FP}


2-3. Precision - 適合率

 precision = \large\frac{TP}{TP+FP}


2-4. F1 - F値

 precision = \large\frac{2}{{\frac{1}{recall}} + {\frac{1}{precision}}}