機械学習モデルの精度

機械学習モデルの精度とは

機械学習モデルの精度とは、入力に基づくデータセット内の変数やトレーニングデータ同士の関係性およびパターンを特定するにあたり、どのモデルが最適かを判断するための指標です。モデルの一般化が「まだ見たことのない」データに対して適切であればあるほど、生成される予測インサイトが向上し、より多くのビジネス価値を実現できます。

モデルの精度が重要である理由

企業は、機械学習モデルを使用して、実際的なビジネス上の意思決定を行います。モデルの精度が高いほど、より適切な意思決定を行うことができます。エラーによって生じるコストは膨大になる場合がありますが、モデルの精度を最適化することで、このコストを軽減できます。もちろん、精度の高いモデル開発に費用をかけても、利益の増加につながらなくなる収穫逓減ポイントが存在しますが、多くの場合、全体的に有益です。たとえば、偽陽性のガン診断は病院と患者の双方に負担をかけますが、モデルの精度を改善して得られるメリットにより、大幅に時間を節約し、コストを削減して、過度のストレスを回避できます。

DataRobot + モデルの精度

DataRobot の機械学習自動化プラットフォームでは、主要なオープンソースアルゴリズムが使われています。ユーザーはボタンをクリックするだけで、精度と解釈可能性の非常に高いモデルを開発できます。5 分割の交差検定でモデルの精度が徹底的にテストされ、インサイトが提供されます。それにより、モデルの精度を低下させ、意思決定プロセスに悪影響を及ぼすおそれのあるターゲット漏えいのような要因を減らすことができます。