# accuracy
가장 직관적인 정확도(Accuracy)
오늘은 Accuracy에 대해서 이야기를 해볼까 한다.Accuracy 인공지능을 조금이라도 듣거나 공부를 해본사람은 아마,뒤지게 많이 들은 말이라고 생각한다.Accuracy란 분류모델에 사용하는 대표적인 성능 지표라고 말할 수 있다.한국말로 말하면 정확도라고 표현하는데
분류 성능 평가 지표 - Precision(정밀도), Recall(재현율) and Accuracy(정확도)
기계학습에서 모델이나 패턴의 분류 성능 평가에 사용되는 지표에 대한 설명입니다.
[Classification] Evaluation Metric
오차행렬(confusion matrix)은 학습된 모델이 얼마나 혼동하고(confused) 있는지 보여주는 지표로, 이진 분류의 예측 오류가 얼마인지, 어떤 유형으로 발생하고 있는지를 나타낸다. 오차 행렬은 실제 클래스 값과 예측 클래스 값을 기준으로 4분면 행렬에 어
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 4. Evaluation
실제 데이터에서 예측 데이터가 얼마나 같은지 판단하는 지표$$⁍ $$특히 정확도는 불균형한 레이블 값 분포에서는, 적합한 평가 지표가 아님ex) MNIST 데이터 셋을 다중분류에서 이진분류로 바꾸면 (7을 True, 나머지를 False) ⇒ 0과 1중 0을 찍으면 90
Evaluation metric survey
imbalanced되어있으면서도, ranking이 중요한 데이터에 대해서(e.g. click이 잘 일어나지 않지만, ctr의 순위를 잘 결정하는것이 중요한 데이터에 대해서) 평가 지표를 찾는다.accuracy, f1score, ROC AUC, PR AUC 등의 여러 지
[ML/DL] 모델성능평가 F1-score
사이킷런에는 모델의 성능을 평가할 수 있는 여러 다양한 라이브러리들이 존재한다. binary classification도 가능하지만 multi class 인 경우에도 파라미터를 설정하면 평가할 수 있다.올바르게 예측된 데이터의 수를 전체 데이터의 수로 나눈 값모델이 T
[인사이드 머신러닝] 분류모델의 성능 평가를 위한 지표들
분류기의 성능을 평가하기 위한 주요 지표와 방법을 알아보자. Confusion Matrix (오차행렬)
Evaluation Metrics in Machine Learning - Accuracy
So far, we have studied various techniques (ex- train/test-split, GridSearchCV, Standardization, Normalization, Data Preprocessing) to enhance our mac
피마 인디언 당뇨병 예측 데이터 세트로 머신러닝 평가하기
이번에는 Kaggle의 피마 인디언 당뇨병(Pima Indian Diabetes) 데이터 세트를 이용해 당뇨병 여부를 판단하는 머신러닝 예측 모델을 수립하고, 저번에 작성한 평가 지표를 적용해 보자.
분류기 평가 지표 간단 정리
언제나 헷갈리는 정밀도, 정확도, 재현율 머신러닝에 입문한지 얼마 안되는 초짜라 분류기의 평가 지표는 언제나 헷갈립니다. 익숙해졌다고 또는 다 외웠다고 자만(근자감)했을때 누군가 물어보면 어버버하면서 제대로된 설명이나 답을 못하는 경우가 많았습니다. 이 글을 쓰는
(번역) 머신러닝 모델의 평가지표
과연 어떻게 머신러닝 모델의 완성도를 측정할까? 언제 학습(train)과 학습평가(evaluation)를 끝내고, 완성했다고 말할 수 있을까? 이 글을 통해, 이 질문에 대한 답을 찾아보자.
분류 모델의 평가 방법
분류모델의 평가방법에 대해 알아봅시다.정확도만 가지고 분류 모델을 평가하면 안될까?(정확도: 전체의 데이터 중에서 올바르게 예측한 비율)결론은 아니다.다음과 같은 예시가 있다.전체 데이터에서 90%는 고양이, 10%는 강아지다.데이터가 뭐든지 상관없이 전부 모든데이터를