[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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330(4): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp37-AfD3 [126.236.205.2]) 2019/03/19(火)18:17 ID:uIS8YiSHp(2/2) AAS
>>322
あらかじめ訓練データ、検証データ、テストデータに分割しておいてテストデータを使うタイミングは各エポックで最もロスが小さかったモデルを保存して、そのモデルの評価する時にしか使ってないのでその点は大丈夫だと思います…(kerasのflow_from_directoryを使いました)
やはりデータが少ないとはいえAUCがほぼ1なのはおかしいと認識するべきでしょうか？
334: (ﾜｯﾁｮｲ ef66-kbMb [183.77.216.198]) 2019/03/19(火)20:12 ID:dMzOeXf20(2/2) AAS
>>330
もっと簡単なアルゴリズムの結果と比較白
335: (ﾜｯﾁｮｲ 3301-q2d8 [126.109.69.164]) 2019/03/19(火)20:50 ID:aaAbvqyx0(2/2) AAS
>>330
データ数がとにかく小さすぎるのでクロスバリデーションするように
データを作った方が良さげ。
5分割くらいでやっても良さげならもうそれでいいんじゃないかという気がする。
337: (ﾜｯﾁｮｲ bf94-D8oG [115.37.81.189]) 2019/03/19(火)21:32 ID:W9RsgnS50(1) AAS
>>330
あとどの文献で読んだか忘れたけど
伸縮移動やGANで水増しした元が同じデータが学習に含まれていると交差検証にならないって議論があったはず
344: (ﾜｯﾁｮｲ 43b0-AfD3 [114.164.61.37]) 2019/03/19(火)22:35 ID:U2Cf1GsF0(1) AAS
>>330 です
レス頂いた方ありがとうございます
訓練データと検証データでのaccuracyとlossをプロットするとこんな感じになります
(似たケースの方の画像を拝借しました)
画像ﾘﾝｸ
今手元にコードが無いのですが自分の場合50エポック程度回しましたが似たような感じになっていて過学習なのか何なのかよく分からない状態です
交差検証はやっていませんでした…
kerasを使っているのですがドキュメントを見ても交差検証に関して使える関数など見つけられなかったのですがやはりscikit-learnに渡すしかないでしょうか？
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