tidymodels/yardstick

何を解決するか

tidy dataの原則に基づいた標準化された方法でモデルの性能を推定する手段を提供し、分類および回帰モデルの一般的な性能特性を手動で複雑なデータ構造を管理することなく計算できるようにします。

動作方法

yardstick は dplyr に似た構文を使用してメトリクスを計算します。真値と予測値を含むデータフレームを入力として受け取り、結果をデータフレームとして返します。二値分類、多クラス分類（マクロ平均やミクロ平均などのさまざまな推定器をサポート）、およびグループ化されたデータフレームを使用して複数のリサンプリングにおけるメトリクスを計算する機能を備えています。

対象ユーザー

Rを使用して機械学習モデルを評価したいデータサイエンティストや機械学習実務者。

主な特徴

• tidyインターフェース: メトリクスをデータフレームとして返すため、分析パイプラインに簡単に統合できます。
• 多クラス対応: 複数の計算方法を備えた多クラスメトリクスの拡張機能を提供します。
• リサンプリング評価: 複数のモデルリサンプリングを同時に評価するのを簡素化します。
• 統合された可視化: ggplot2 を介して、ROC、PR、Gainカーブなどの曲線ベースのメトリクスに対して autoplot() メソッドを提供しています。