はじめに
分類タスクにおいては、クラスラベルだけでなく関連する確率を予測することが重要な場合が多い。確率は予測の信頼度を示す。しかし、すべての分類器が適切にキャリブレーションされた確率を提供するわけではなく、一部は過信的であり、他のものは自信過ちである。予測確率の個別のキャリブレーションは、後処理として頻繁に望まれる。この実験では、このキャリブレーションの2つの異なる方法を示し、Brierスコアを使用して返される確率の品質を評価する。
VMのヒント
VMの起動が完了した後、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebookを使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebookが読み込み終了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。