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順位	スコア	AI予測スコア	出願番号	公開番号	登録番号
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教師データ予測データ可視化パラメータチューニングオプション

都度更新しない

AI予測スコアでスコアを加算

検索結果でのAI予測分類をON

セマンティックスコアを併用

予測ラベル候補数

チューニングに使用するデータ教師データの一部予測データ

精度検証に使用する割合

チューニング対象特徴量(最大10)

C : コスト(誤分類許容度)

Sigma : カーネルパラメータ

２値優先ラベル

評価値

最適パラメータ
精度 : {{Math.floor((tuningBest.accuracy * 1000)) / 1000}} 適合率 : {{Math.floor((tuningBest.precision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((tuningBest.recall * 1000)) / 1000}} F値 : {{Math.floor((tuningBest.fmeasure * 1000)) / 1000}} 対象特徴量 : {{t.supervised_label_sets[tuningBest.features]}} C: {{tuningBest.c}} Sigma: {{tuningBest.sigma}} ２値優先ラベル : {{tuningBest.force_zero}}

精度 : {{Math.floor((result.accuracy * 1000)) / 1000}} 適合率 : {{Math.floor((result.precision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((result.recall * 1000)) / 1000}} F値 : {{Math.floor((result.fmeasure * 1000)) / 1000}} 対象特徴量 : {{t.supervised_label_sets[result.features]}} C: {{result.c}} Sigma: {{result.sigma}} ２値優先ラベル : {{result.force_zero}}

クエリ種別

クエリクエリが空ですクエリは1000文字以内にして下さい。すでに存在します不正な番号です教師データが多すぎます予測データが多すぎます

ラベル

教師データファイルから読み込み編集を保存一括編集編集を保存ファイルDL 一括削除パラメータ設定マニュアル

予測データファイルから読み込み予測データを保存一括編集予測データを保存ファイルDL 一括削除パラメータ設定マニュアル

C : コスト(誤分類許容度)

Sigma : カーネルパラメータ

２値優先ラベル

パラメータ自動調整

読み込み対象

読み込み件数

読み込み

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教師データがありません

{{trainPageStart+index+1}} 出願公開登録文書 {{label.q}} {{label.q}} {{label.n ? label.n : ' '}} {{label}} {{label}} {{label.s.join(',')}} {{label.l}}

- 精度 : {{Math.floor((trainAccuracy * 1000)) / 1000}} 適合率 : {{Math.floor((trainPrecision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((trainRecall * 1000)) / 1000}} F値 : {{Math.floor((trainFMeasure * 1000)) / 1000}}

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予測データがありません

{{predictPageStart+index+1}} 出願公開登録 {{label.q}} {{label.q}} {{label.n ? label.n : ' '}} {{Math.floor((label.ps * 1000)) / 1000}} {{Math.floor((label.ps * 1000)) / 1000}} {{label.pcs.join(',')}} {{label.pl}} {{label}} {{label}} {{label.s.join(',')}} {{label.l}}

精度 : {{Math.floor((accuracy * 1000)) / 1000}} ({{correct}} / {{total}}) 適合率 : {{Math.floor((precision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((recall * 1000)) / 1000}} F値 : {{Math.floor((FMeasure * 1000)) / 1000}}

{{labelName.name}} : {{Math.floor((predictStats[labelName.name].correct / predictStats[labelName.name].total) * 1000) / 1000}} ({{predictStats[labelName.name].correct}} / {{predictStats[labelName.name].total}})

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