모델평가
회귀모델
이진분류
ex)TP는 1이라고 맞췄다 / TN은 0이라고 맞췄다 / FP는 1이라고 틀렸다 / FN은 0이라고 맞췄다
Accuracy : 전체 데이터 중 맞게 예측한것의 비율
Precision : 양성이라고 예측한것(TP) 중 실제 양성 비율
Recall : 참인 것(실제1 / 예측이 아님) 중 참이라고 예측한것
Fall-out : 양성이 아닌데 양성이라고 잘못 예측
분류모델
threshold 바꿔가면서 지표관찰
0.3보다 크면 다 1
1이라고 맞춘거 3개 / 0이라고해서 틀린거 4개
threshold 0.4로 변경
0.4보다 큰거만 1
threshold 0.5로 변경
0.5보다 큰거만 1
threshold 0.9로 변경
정리
ROC와 AUC
ROC 커브
AUC 커브
데이터분석 공부 시작했습니다