名前を隠して楽しく日記。
Cさんは80円のものを2つ買い、それぞれ90円で売りました。
これまで100円の商品を1個作るのに1時間かかっていました。
便利な道具を導入して生産効率が倍にアップしたことにより 従来1時間かかっていた製作時間が半分になりました。
Aさんはこれまで1時間フルで働いて100円の商品1個作って売っていましたが
便利な道具を導入して30分だけ働いて100円の商品1個作ってのこり30分休むことにしました。
Bさんはこれまで1時間フルで働いて100円の商品1個作って売っていましたが
便利な道具を導入して1時間働いて100円の商品2個作って80円で売ることにしました。
Cさんが買い物に行くと同じ商品が片方は100円で、もう片方は80円で売っていました。
訓練データの分布が、99%がTrueで1%がFalseってタイプのやつだとするだろ?
それでそのまま評価するにしろ、F1を使うにしろ、実用の精度の評価は難しいんよ
F1で評価するにしても、それは「ランダム分類機よりは汎化性能が高い」ということならわかるが、実用判断だと「Falseの見逃しは減らせ!」ってことが結構ある