[KT Aivle AI] 4주차. 머신러닝 (2) 모델 성능 평가 방법

0. 개요

주제 : 모델 성능 평가 방법 및 기본 알고리즘 설명
내용 : 분류 모델과 회귀 모델의 성능 평가 방법 설명 및 실습

1. 모델 성능 평가 방법

1) 회귀 모델 성능 평가

• 오차를 줄여라
• 예측 값이 실제 값에 가까울수록 좋은 모델
  

(1)회귀 평가 지표

결정 계수 R-Squared

• 전체 오차 중에서 회귀식이 잡아낸 오차 비율 일반적으로 0 ~ 1 사이
• 값이 높을수록 좋은 결과 (평균 보다 더 좋은 정도)
• 1에 가까울 수록 모델이 데이터를 완벽하게 학습한 것

(2)분류 모델 성능 평가

• 정확도를 높여라!
• 예측 값이 실제 값과 많이 같을 수록 좋은 모델 -> 정확히 예측한 비율로 모델 성능을 평가

모든 것을 한 번에 볼 수 있는 코드 : classification_report

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test, y_pred))