데이터 한 그릇

정확도(Accuracy) 오차행렬(Confusion Matrix) 정밀도(Precision) 재현율(Recall) F1 스코어 ROC AUC 먼저 머신러닝이 진행되는 프로세스에 대해서 살펴보도록 하자. 머신러닝 프로세스는 거칠게 3가지로 나뉠 수 있다. 데이터 가공/변환 모델 학습/예측 평가(Evaluation) 앞서 타이타닉 생존자 예측 모델의 경우에도, 로지스틱 회귀 분석과 의사결정나무를 통해 만든 모델을 "정확도"를 통해서 평가하였다. 이처럼 모델은 어떤 척도를 가지고 평가를 받게 되는데, 평가의 척도(성능평가지표)는 머신러닝 모델이 회귀모형인지 분류모형인지에 따라 나뉜다. 회귀모델의 경우 대부분이 실제값과 예상값의 오차의 평균을 지표로 삼아 평가한다. 실제값과 예상값의 오차에 제곱을 하고 루트를 ..

파이썬 머신러닝 공부를 위해서 위키북스의 "파이썬 머신러닝 완벽가이드" 를 선택했다. 이 책의 장점은 머신러닝 이론을 충실히 다룬점도 있지만, 캐글을 이용하여 해당 관련 주제를 실습 할 수 있게끔 예제를 준다는 것이다. 이 책을 통해서 배우려고 하는 것은 아래와 같다. 파이썬 머신러닝 모델 평가 방법 파이썬 머신러닝 모델 원리 파이썬 머신러닝 모델 구축 방법 파이썬 머신러닝 텍스트 분석 파이썬 머신러닝 데이터 분석 실습 앞으로 블로그에 게시한 데이터분석/이론 파트는 이 책을 기반으로 서술하려고 한다. 다음 글로는 파이썬 머신러닝 모델 평가에 대해서 살펴보려고 한다. kurt7191.tistory.com/25?category=1011825 머신러닝 평가 : 분류모형 평가 정확도(Accuracy) 오차행렬(..