たつをの ChangeLog : 2014-03-05

朝日新聞にこんな記事がありました。

- ランニングブーム、実は多い脱落組　７割は半年続かず (朝日新聞デジタル)
http://www.asahi.com/articles/ASG2P5GFNG2PUEHF00P.html

最後まで読んでないんだけどタイトルだけからの感想を言うと、どんなことでも継続するのは大変で、「脱落者が実は多い」ってことは当たり前かと。わざわざ新聞記事にするまでもないよな。朝日記事のタイトルを改変して、「継続は大変だなあ」という例を示したいと思います。

- ノマドブーム、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- 転職ブーム、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- イクメン、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- 紅茶キノコ、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- カスピ海ヨーグルト、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- 自転車通勤、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- 青汁、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- ライフログ、実は多い脱落組　７割は半年続かず
- ブログブーム、実は多い脱落組　７割は半年続かず

以上。

一つ一つコメントしようと思ったけど、同じような感じになるので割愛。あと、思いついたら随時追加します。

説明用メモ。

正解率 (Accuracy)・分類正解率 (Classification Accuracy) は、「評価事例数」を「正解した評価事例数」で割ったもの。マルチクラスの分類で用いる。
 
例：

予測ラベル	正解ラベル	正否
N	P	不正解
P	P	正解
N	P	不正解
P	P	正解
P	P	正解
N	N	正解
O	N	不正解
N	N	正解
O	O	正解
P	O	不正解

↓

	正解P	正解N	正解O
予測P	3	0	1
予測N	2	2	0
予測O	0	1	1

↓

- 評価事例数 = 10
- 正解した評価事例数 = 3 + 2 + 1 = 6
- 正解率 = 6/10 = 0.6
 
参考文献：
- 言語処理のための機械学習入門

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