AI用語集
人工知能の完全辞典
プラットスケーリング
SVMの決定スコアにシグモイド関数を適合させ、出力を適切に較正された確率に変換する確率較正手法。決定スコアに対してロジスティック回帰を使用し、クラスの事後確率を推定します。
等方性回帰
データに対して単調関数を適合させるノンパラメトリック回帰技術で、関数形状の制約なしにSVM確率を較正するために使用されます。プラットスケーリングよりも柔軟性がありますが、過適合を避けるために多くのデータが必要です。
確率的SVM
単純なクラスラベルではなく分類予測の確率推定を提供するサポートベクターマシンの拡張。SVMの堅牢性と確率的信頼度測定を組み合わせ、より情報に基づいた意思決定を可能にします。
確率較正
生の分類スコアを調整して、クラスの実際の事後確率を正確に反映させるプロセス。予測の信頼度が正確さと同様に重要なアプリケーションで不可欠です。
SVM決定スコア
最終分類前にSVMによって計算される生の数値で、サンプルの分離超平面からの距離を表します。確率的較正手法への入力として使用されます。
較正シグモイド関数
プラットスケーリングで使用されるS字型の数学的関数で、SVM決定スコアを0から1の間の確率にマッピングします。較正フェーズで学習される2つの係数によってパラメータ化されます。
較正のための交差検証
過適合を避けるために、SVMの訓練と確率較正に別々のデータを使用する評価手法。較正された確率が新しいデータに一般化可能であることを保証します。
ブライアスコア
予測確率と実際の結果との間の平均二乗誤差を計算することで、確率的予測の精度を測定する評価指標。SVM確率較正の品質を定量化するために使用されます。
キャリブレーション曲線
予測確率を観測頻度と比較して、キャリブレーションの品質を視覚的に評価するグラフ。完全な曲線は対角線に沿い、理想的なキャリブレーションを示します。
単調性アイソトニック回帰
キャリブレーション関数に単調増加の制約を課すアイソトニック回帰の変種。スコアと確率の関係が単調だが非線形であることが知られている場合に特に有効です。
マージン距離
SVM決定超平面からのデータ点までの垂直距離で、分類の信頼度の尺度として使用されます。距離が大きいほど、キャリブレーション前の予測がより信頼できることを示します。
確率的分離超平面
キャリブレーション後、単純な二値分類ではなく、特徴空間の各点に確率を関連付けるSVM決定境界。予測の不確実性のニュアンスのある定量化を可能にします。
確率的カーネル関数
後の確率的キャリブレーションに必要な情報を維持しながら、データを特徴空間に射影する変換関数。効果的なキャリブレーションのために距離構造を維持する必要があります。
キャリブレーションパラメータ調整
予測確率と観測確率の誤差を最小化するため、キャリブレーション関数（シグモイドまたはアイソトニック）の係数を最適化するプロセス。尤度最大化や勾配降下法などの技術を使用します。
確率の品質評価
ブライアースコア、キャリブレーション曲線、ホスマー・レメショウ検定などを含む、キャリブレーションされたSVM確率の信頼性を検証するためのメトリクスと手法のセット。確率的予測の実用的有用性を保証するために不可欠です。
多クラスSVMキャリブレーション
2クラス以上の問題に確率的キャリブレーション手法を拡張するもので、one-vs-restまたはpairwise coupling戦略を使用します。すべてのクラス間で確率の一貫性を維持するために特定のアプローチが必要です。