はじめに
このプロジェクトでは、分類モデルの性能評価における基本的なツールである混同行列を実装する方法を学びます。混同行列は、モデルの予測を詳細に分解し、改善すべき領域を特定し、モデルの強みと弱みに関する貴重な洞察を得ることができます。
🎯 タスク
このプロジェクトでは、以下を学びます。
- 分類問題の混同行列を計算するための
confusion_matrix関数を実装する方法 - エッジケースを処理し、そのロバスト性を向上させるために
confusion_matrix関数をテストおよび改善する方法 confusion_matrix関数を文書化して、ユーザーフレンドリーで理解しやすくする方法confusion_matrix関数をより大きな機械学習プロジェクトに統合し、分類モデルの性能評価に使用する方法
🏆 成果
このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。
- 分類問題の混同行列を計算して解釈すること
- エッジケースを処理し、関数のロバスト性を向上させるための手法を適用すること
- 文書化およびコードのユーザーフレンドリー化のベストプラクティスを実装すること
- より大きな機械学習プロジェクトの文脈で混同行列を適用すること
