Neural Network Console Challenge~Audiostockの音声（BGM）データを解析~ 5日目

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学習方法の変更！

2回目のアノテーションでは当初7つに分けていたものの、正負が最大になっている群で学習させてみることにしました。前回、タグで正負つかなかったものを0で埋めたのが失敗だと仮定しました。

学習結果

50epoch

TrainingとValidationの差が大きい場合(過学習)は、モデルがTraining Dataに特化し過ぎた状態になりますが、今回は良い感じでしょうか。

検証用データに対する統計的な評価指標と混同行列できます。Accracyが0.5662なので、半分正解。2分の1なのでコインの裏表みたいなもんに(´;ω;｀)。

Accuracy: 全データの内、正答した数の割合
Precision:予測を正と判断した中で、答えも正のものである割合
Recall:答えが正の中で、予測が正とされた割合
F-Measure: PrecisionとRecallの調和平均

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【疑問】
2値分類を目指していたんですが、この表をみるとy＝0からあるので、ラベルは０からつける必要があるの？
学習の収束はよさそうなのにこんなに正解率が低いの？

次回やること

①ラベル付けを1，2から0，1に変更する。
②フーリエ変換をする。