[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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313: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3301-q2d8 [126.109.69.164]) [sage] 2019/03/19(火) 07:27:01.09 ID:aaAbvqyx0(1/2) AAS
コミュ力つーかコネ力が重要な世界
335: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3301-q2d8 [126.109.69.164]) [sage] 2019/03/19(火) 20:50:11.46 ID:aaAbvqyx0(2/2) AAS
>>330
330(4): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp37-AfD3 [126.236.205.2]) [sage] 2019/03/19(火) 18:17:33.08 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？
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。
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