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목록머신러닝 모델 평가 (1)
데이터 한 그릇
분류1)머신러닝 평가 중 분류모형 평가
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 ..
머신러닝/분류
2021. 3. 26. 00:55