Plattスケーリング
Plattスケーリングは、機械学習モデルが出力する未調整のスコアを信頼性の高い確率に変換する後処理手法です。サポートベクターマシンなどの確率を出力しないモデルに用いられ、ロジスティック回帰を適用して確率解釈を可能にします。
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Plattスケーリングは、機械学習モデルが出力する未調整のスコアを信頼性の高い確率に変換する後処理手法です。サポートベクターマシンなどの確率を出力しないモデルに用いられ、ロジスティック回帰を適用して確率解釈を可能にします。