学習パラメータチューニングの制限回数

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• 学習パラメータチューニング結果の精度と「予測データ」の精度が一致しない

  学習パラメータチューニングでは、「予測データ」を利用してハイパーパラメータをチューニングして、最適なパラメータを設定することができます。 また、「予測データ」タブでは、正解ラベルが付与されたcsvファイルをインポートすることで、画面下部にように、現在セットされている教師データによる精度/適合率/再現率/F値を確認できます。 このとき、チューニングしたパラメータを反映後、チューニング結果で表示されている精度等の数値と、予測データで表示される精度等の数値が異なるケースがあります。 ...

• パラメータチューニング

  機械学習では、ハイパーパラメータと呼ばれるチューニングしなければいけないパラメータがいくつか存在します。教師データが少ないうちは自動的にパラメータ調整を行いますが、教師データが1000件を超えると 自動でパラメータ調整は行われません。 正解ラベルがわかっている教師データの一部を教師データに追加せずに予測データに追加することにより、未知データ（教師データとして与えていないデータ）に対する精度（正解率）を検証しながらパラメータを調整することができます。 1. C コスト（誤分類許容度） ...

• 変更履歴一覧

  2023年 2023/9 ・2023/9/4 Patentfieldの収録国に「台湾」を追加しました。 2023/8 ・2023/8/31 マップ機能の集計条件で特定の特許分類を選択したときに、Patentfieldが独自に意訳した特許分類の説明文を表示できるようになりました。詳細は、こちら ・2023/8/10 以下のマップ種別について、マップのプロット範囲を固定できる「描画範囲設定」機能が追加されました。 シングル集計（散布図/バーチャート/時系列チャート(累積)/時系列チャート） ...