[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
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