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혼동행렬3

혼동행렬, 정확도, 정밀도, 재현율 한번더정리 분류모델에서 정확도만이 최적의 결정포인트가 아닌 이유는 모든 데이터가 공평하게 나뉘어 있지 않기 때문이다 예를들어 100개의 라벨중 A가 50개 , B가 50개라면 A와 B를 구분하는 분류모델에서 정확도가 중요한 평가지표가 된다 하지만 A가 90개, B가 10개 라벨의 모델이라면 무작정 A라고 분류해도 90%의 정확도를 나타내기 때문이다 그래서 필요한 개념이 혼동행렬, 정확도 , 정밀도 , 재현율의 개념이다 각 요소를 정확하게 이해하는 것이 가장 중요하다 포인트는 !!! 뒤에서 부터 해석 !!! !!!앞은 예측의 맞음과틀림, 뒤는 모델의 예측!!! 백신접종을 예로 들면 TP : 모델의 예측 positive = 백신 맞았을거야 , 예측 True = 예측 맞음 즉, 백신을 맞았을 거라고 예측했고 , 예측이 .. 2021. 2. 9.
결정트리,랜덤포레스트,혼동행렬,교차검증 키워드 개념정리 결정트리 , 랜덤포레스트 , 혼동행렬 , 교차검증 지금 배우고 있는 Section2 의 개념이 모두 새롭기 때문에 개념들이 뒤섞이기 시작했다 조금이나마 편안하게 , 마음의 안정을 위해 지금껏 공부한 키워드를 적고, 이해가 안가는 부분을 표시해보자 (붉은색으로 된 글씨는 한번에 이해가 가지 않아 다시 봐야겠다고 표시해둔 것. 중요하다는 뜻이아님) 01 - 결정트리 (Decision tree) 사이킷럿 파이프라인 from category_encoders import OneHotEncoder from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import .. 2021. 2. 8.
Confusion Matrix, 혼동행렬_Day28 혼동행렬이란 무엇인가? 혼동하지 말고 보자 혼동행렬이란? 규칙 집합에 의하여 임시적인 사례들에 대한 올바른 분류와 그릇된 분류의 수를 기록하는 데 사용된 행렬. True Positive , True Negative, False Positive , False Negative 4개의 의미 True와 False는 예측이 정확했는 지를 뜻 Positive와 Negative는 예측의 Y와 N을 의미합니다. 실제와 예측을 행렬로 만들어 표현한다는 건 알겠는데 어떤 식으로 활용되는지에 대해서는 나와있지 않다 우선 다음 강의로 넘어가자 출처 : youtu.be/wpp3VfzgNcI 2021. 2. 8.
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