반응형 accuracy2 [Statistics with Python] 05. 분류 알고리즘 평가 방법 - Accuracy, precision, recall 3절 Evaluation(평가) 방법 본 포스팅은 [위키북스- 파이썬 머신러닝 완벽 가이드]를 활용한 스터디 포스팅입니다. 저번 포스팅까지는 교차 검증에 관한 개념과 scikit learn에서 제공하는 다양한 k-fold 검증에 대해 알아보았다. 이번 포스팅에서는 "분류 알고리즘이 얼마나 정확한 예측을 하는가"에 대한 평가 방법에 대한 개념들을 알아보도록 할 것이다. (코딩은 뒤의 실습에서 자세히 다루려 한다.) 분류 알고리즘에 평가를 하는 다양한 방법이 있는데, 그 종류는 아래와 같으며 하나하나씩 짚어가며 설명해보려고 한다. 정확도(Accuracy) 오차 행렬(confusion matrix, 혼동 행렬) 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) F1 score ROC curve와 AUC Acc.. 2019. 8. 17. [Statistics with Python] 02. 교차검증 Cross validation, K-fold (with Scikit-learn) 2절 Scikit - learn을 통한 예측 알고리즘 실습해보기 4장 Model Selection (1) - K-fold 본 포스팅은 [위키북스- 파이썬 머신러닝 완벽 가이드]를 활용한 스터디 포스팅입니다. Model을 선택하는데 있어 필요한 개념이 있는데, 바로 Cross-validation인 교차검증이다. 오늘의 포스팅에서는 Cross-validation(교차검증) 중에서도 K-fold 교차검증을 구현하는 방법에 대해서 자세히 살펴볼 예정이다. - Cross-validation(교차검증)이란? 교차검증이란 일반화 성능을 측정하기 위해 데이터를 여러번 반복해서 나누어 여러 모델을 학습하는 과정을 뜻한다. 대표적으로 KFold 교차검증이 존재한다. - K-fold 교차검증 데이터를 폴드라 부르는 비슷한 .. 2019. 8. 14. 이전 1 다음 반응형
