Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• ぶう

  読了日：2023/02/25

  データ分析関係で良書の多いホクソエムの最新本。評価指標は様々な種類があり、どれを使えばよいのかはビジネス次第である。これを使えば間違いないという正解がない以上、それぞれの評価指標にはどういう特徴があり、どういう時に使うべきなのかを知識として知っておく事は重要。病気の診断に使うデータであれば、見落としをできる限り防ぐ指標を使うべきだし、営業に使うスコアリングであれば確実にコンバージョンに繋がる確実性の高い指標を使いたい。モデルの精度向上を頑張る前に、先ずは立ち止まってビジネスに合った評価指標かを考えたい。

• shin_ash

  読了日：2023/03/08

  評価指標と言っても何の評価指標か？何を評価するのか？で変わってくる。一方、狭義ではモデルの評価指標との文脈が一般的でもある。特に機械学習システムの機械学習モデルはビジネス視点で評価されるべきとの問題意識を本書は持っていて、それ自体は当たり前とは言え、中々難しいので着眼点は良い。しかしながら、文章なのか言い回しなのかは分からないが、恐ろしく読みにくい。暗黙の前提が多く、ロジックに飛躍を感じるところもあり、そう言うところを読者が補完しながら読む必要がありストレスになる。出版社等の校閲は入らなかったのだろうか？

• yyhhyy

  読了日：2023/02/23

  目的によってモデルの良さを判定する指標は変わるし、ビジネス上のインパクトも考えた方が良いよね、という本。実際のところ市井の人は各自のドメインで妥当とされる指標を引継ぎで使っているか、頑張ってベイズモデリングしてKPIに近い目的変数を使っているかなどで、本書レベルまで評価指標を普段は深ぼっていないのではないだろうか

• icon

  読了日：2023/06/09

  実際に何を評価するべきなのか？例えば、毒キノコならFalse positiveが99％求められる。 評価指標は、比較でなければならない。特に、形容詞は常に比較があるべき。 「評価指標に何を使えばいいか？」「ビジネスの構造に依存するため構造を教えてほしい」 目的関数→評価指標→KPI。評価指標とKPIは相関するようにしたい。

• tossy

  読了日：2023/05/11

  ビジネスの問題を機械学習の問題に落とし込むことで無駄なモデル改善をしなくて良くなる。機械学習の評価指標の結果がビジネスでのKPI改善に繋がっていることを意識する。

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