機械学習▸機械学習の基礎
機械学習: モデル評価（訓練/検証/テスト・過学習・適合率/再現率）
knowledge所要 25分最新草稿
意味グラフ（この教材と内容的に近い教材・1ネスト）
例え（Analogies）
評価＝模試と本番
見たことのある問題(訓練)で高得点でも実力とは限らない。初見(テスト)で測る。模試(検証)で対策を調整し、本番(テスト)は一度きり。正答率だけでなく取りこぼし(再現率)も見る。
概要
📍 機械学習 ▸ 機械学習の基礎 ▸ モデル評価 ｜ 種別: knowledge ｜ facts_as_of 2026-06
公式ドキュメント — knowledge
🎞 スライド
出典（sources）
scikit-learn (model evaluation) ; 2026-06確認
確認問題（Review-Questions）
不均衡データで正解率以外に見るべき指標は？択一
応用公式
解答・解説▾ 開く
適合率(precision)・再現率(recall)・F1。
過学習とは？記述
基礎公式
解答・解説▾ 開く
訓練データに適合しすぎて未知データで性能が落ちること。
