{"product_id":"9784297133146","title":"評価指標入門 デ−タサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋","description":"目次：評価指標入門\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eビジネスとデータサイエンスを架けるもの\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e1章 評価指標とKPI\u003cbr\u003e1.1 機械学習と評価指標\u003cbr\u003e1.2 機械学習と最適化計算\u003cbr\u003e1.3 機械学習プロジェクトの流れ\u003cbr\u003e1.4 評価指標とは\u003cbr\u003e1.5 評価指標とKPIと目的関数の関係\u003cbr\u003e1.6 評価指標の決め方を間違えないために\u003cbr\u003e1.7 KPIの特質を損失関数と評価指標に反映する\u003cbr\u003e1.8 まとめ\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e2章 回帰の評価指標\u003cbr\u003e2.1 回帰とは\u003cbr\u003e2.2 データセットと回帰モデルの準備\u003cbr\u003e2.3 平均絶対誤差\u003cbr\u003e2.4 平均絶対パーセント誤差\u003cbr\u003e2.5 二乗平均平方誤差\u003cbr\u003e2.6 対数平均二乗誤差\u003cbr\u003e2.7 モデルの評価\u003cbr\u003e2.8 真に使うべき評価指標\u003cbr\u003e2.9 その他の評価指標\u003cbr\u003e2.10 まとめ\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e3章 二値分類における評価指標\u003cbr\u003e3.1 二値分類と評価指標\u003cbr\u003e3.2 データセット\u003cbr\u003e3.3 混同行列\u003cbr\u003e3.4 正解率\u003cbr\u003e3.5 マシューズ相関係数\u003cbr\u003e3.6 適合率\u003cbr\u003e3.7 再現率\u003cbr\u003e3.8 F1-score\u003cbr\u003e3.9 G-Mean\u003cbr\u003e3.10 ROC-AUC\u003cbr\u003e3.11 PR-AUC\u003cbr\u003e3.12 pAUC\u003cbr\u003e3.13 Employee Promotion Dataデータセットの評価\u003cbr\u003e3.14 ビジネスインパクトの期待値計算\u003cbr\u003e3.15 コスト考慮型学習\u003cbr\u003e3.16 まとめ\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e4章 多クラス分類の評価指標\u003cbr\u003e4.1 多クラス分類とは\u003cbr\u003e4.2 データセット\u003cbr\u003e4.3 混同行列\u003cbr\u003e4.4 正解率\u003cbr\u003e4.5 適合率\u003cbr\u003e4.6 再現率\u003cbr\u003e4.7 F1-score\u003cbr\u003e4.8 ROC-AUC\u003cbr\u003e4.9 最適な評価指標の考察\u003cbr\u003e4.10 まとめ\u003cbr\u003e付録　ビジネス構造の数理モデリング","brand":"技術評論社","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":68075814158584,"sku":"00000_00000_00000_00000","price":64.4,"currency_code":"AUD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0789\/8208\/6904\/files\/9784297133146-1.jpg?v=1794551066","url":"https:\/\/kinokuniya.com.au\/products\/9784297133146","provider":"Books Kinokuniya Australia","version":"1.0","type":"link"}