AI

https://www.mastersindatascience.org/learning/machine-learning-algorithms/bootstrapping/https://towardsdatascience.com/what-is-bootstrap-sam

분류 문제에서, 각 클래스가 가지고 있는 데이터 양의 차이가 커서 분포가 불균형한 상태를 말한다.예를 들면, 최근에 진행하고 있는 국민건강영양조사 데이터셋을 가지고 우울증 위험군 여부를 예측하는 프로젝트에서 예측할 라벨 값으로 활용할 현재 우울증을 가지고 있는 사람이

모델이 예측한 결과와 실제 결과를 비교해서, 모델이 얼마나 클래스를 잘못 예측하는 지를 살펴보는 지표.분류 모델에서 특히 클래스에 데이터 불균형 문제가 있을 때에, 정확도만 보고 판단하는 것보다 다른 추가 지표를 함께 보는 것이 더 정확한 판단을 할 수 있음. Bina

AP(Average Precision)의 일반적 정의는 위 precision-recall curve아래 영역을 의미한다. precision과 recall은 항상 0과 1사이의 값을 가지기 때문에, AP 또한 0과 1사이 값을 가진다.