よく使われる分類モデルの評価指標『AUC』の具体的な計算方法がわかる！

モデル構築する上で必ず知っておくべき『過学習』。複雑すぎるモデルは、未知のデータをよく予測しない。

回帰分析のアウトプットでなぜ分散分析表が出てくるのか？理由とその必要性を解説します！

よく使う10種の「確率分布」を覚えよう！〜どんな事象がどんな分布なのか？〜

相加平均、相乗平均、調和平均、計算方法と違いと使い分けがわかる！

ROC曲線とAUCとは？わかりやすく解説！ #K_DM

【受験算数】変化のグラフ：⑦途中で水量がかわる

質的変数と量的変数の違いと4つの尺度の違い、および尺度選択の重要性がわかる！

【機械学習】評価指標ROC-AUCとは？

Hampel Identifierを使えば、外れ値があっても妥当な管理限界を設定できる！

ロジスティック回帰分析の仕組みと使いどころがわかる！

中心極限定理とは何か？ 【正規分布が現れるとき・確率】

最適水準の区間推定をする際に重要な『有効反復数』の本質を解説します！

ブートストラップ法を使えば、分布の仮定をしなくても仮説検定や区間推定ができる！

ROC and AUC, Clearly Explained!

【6分で分かる】機械学習で頻出のROC曲線とAUCについて分かりやすく解説！

フィッシャーの正確確率検定と超幾何分布の関係性がわかる！

【高校数学B】確率分布と統計的推測の完全解説

検査陽性のパラドックスを通して、正解率、適合率、再現率、F値がわかる！

パチンコの確率を幾何分布を使って統計的に考えてみよう！

大波の相関と小波の相関（符合検定で相関関係を評価する方法）