오차행렬 검색 결과

해당 글 2건
[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 평가지표 (정밀도, 재현율)

이전의 포스팅에서 실생활에 많이 쓰이는 정확도가 왜 머신러닝 분류쪽에서 주요한 성능 평가 지표로 사용될 수 없는지에 대해서 알아보았고, 정밀도와 재현율을 이해하기 위해서 오차 행렬의 각 요소(FN, FP, TN, TP)들이 의미하는 바를 알아보았다. 오차 행렬의 각 요소에 기반하여 정밀도와 재현율을 표현하자면, 정밀도 = TP / (FP + TP) 재현율 = TP / (FN + TP) 이렇게 수식처럼 나타내는 것이 계산을 하는 경우에는 편리하게 사용이 될 수 있으나, 정밀도와 재현율을 처음 접하는 사람들에게는 어떤 의미인지 이해하기 어려울 수 있다. 정밀도 = TP / (FP + TP) 분모를 보면 FP + TP 이다. FP는 Positive로 예측했지만 틀린 것을 의미하고, TP는 Positive로 예..
기계학습/Machine Learning 2020. 8. 6. 23:42
[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 평가지표 (정확도 , 오차행렬)

머신러닝 평가 크게 보았을 때, 머신러닝의 과정 : 데이터 가공 / 변환 -> 모델 학습 / 예측 -> 평가 머신러닝 모델은 회귀와 분류로 나뉘어지는데, 회귀는 주로 실제 값과 예측 값의 오차 평균값에 기반하여 평가가 이루어진다. 분류는 우리가 직관적으로 알 수 있는 정확도(맞은 예측의 수 / 전체 예측의 수)로 평가하기도 하지만, 정확도보다는 다른 평가 지표를 사용하는 경우가 더 많다. 분류의 성능 평가 지표에는 - 정확도(Accuracy) - 오차행렬(Confusion Matrix) - 정밀도(Precision) - 재현율(Recall) - F1 스코어 - ROC AUC 분류에는 2개의 결괏값을 가지는 이진분류와 다수의 결괏값을 가지는 멀티분류가 있는데, 위의 여섯가지 성능 측정 지표는 이진 분류에 ..
기계학습/Machine Learning 2020. 8. 6. 16:01