適合率（Precision）とは？意味と計算式をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「モデルが『陽性』と予測した件数のうち、実際に陽性だった件数の割合」
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正解率（Accuracy）とは？混同行列での計算方法をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「分類モデルの全予測のうち、正しく予測できた割合」
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特徴量とは？意味と機械学習での役割をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「機械学習でモデルに入力するために、データの特徴を数値化したもの」
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活性化関数とは？種類と役割をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「ニューロンが受け取った入力の合計値を変換し、次のニューロンへ渡す出力値を決定する関数」
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バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）とは？仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「ニューラルネットワークの出力と正解のズレ（誤差）を、出力層から入力層へ逆方向にたどりながら各層の…
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アノテーションとは？教師データ作成の意味をわかりやすく解説【IPA試験対策】
「テキスト・画像・音声などのデータに、意味を示すラベル（タグ）を付与して、AIの教師データを作る作業…
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クラスタリングとは？k-means法の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「正解ラベルなしのデータ群を、類似度に基づいて自動でグループ分けする教師なし学習の手法」
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サポートベクターマシン（SVM）とは？マージン最大化の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「データを2つのグループに分類するための境界線を、最も余裕（マージン）が大きくなるように引く機械学習…
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ランダムフォレストとは？仕組み・決定木との違いをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「複数の決定木をランダムに作成し、それぞれの予測結果を多数決（または平均）で統合することで精度を高…
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決定木とは？分類・回帰の仕組みをわかりやすく解説【IPA試験対策】
「条件分岐を木構造で繰り返し、データを分類または数値を予測する機械学習の手法」
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