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파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 4. Evaluation
Evaluation 평가 ( in 분류) 1. 평가 지표 1. 정확도 Accuracy 실제 데이터에서 예측 데이터가 얼마나 같은지 판단하는 지표 특히 정확도는 불균형한 레이블 값 분포에서는, 적합한 평가 지표가 아님 ex) MNIST 데이터 셋을 다중분류에서 이진분류로 바꾸면 (7을 True, 나머지를 False) ⇒ 0과 1중 0을 찍으면 90%의 정확도가 나오게 됌 $$ 정확도(Accuracy) = \frac{TN+TP}{TN+FP+FN+TP} $$ 2. 오차 행렬 Confusion Matrix T/F : ‘같은가 틀린가' & N/P : $\widehat{y}$ 이 ‘neg 0 인가 pos 1 인가’ | | $
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 2. Pandas
🗂 Pandas 판다스 1. 데이터 읽기 및 확인 readcsv() : ,, readtable() : \t, read_fwf() : 고정길이 파일 value_counts(): 해당 칼럼 값의 유형과 건수 확인 (Series 객체에만 정의) describe() : agg류 연산 보여줌 2. 데이터 변환 2.1. list, ndarray, dictionary를 DataFrame으로 변환하기 2차원 이하의 데이터들만 변환 가능 생성인자로 list, ndarray, dictionary 입력 list, ndarray는 컬러명 지정해줘야 함 ⇒ 안해줘도 defalut로 만들어지긴 함 2.2. DataFrame ⇒ list,
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 1. Numpy
🧮 Numpy 넘파이 1. 데이터 생성 및 수정 데이터 타입: ndarray array(): 인자를 받아 ndarray로 변환 arange(): 연속된 숫자(정수)를 ndarray로 변환 예) np.arange(10): 0~9의 숫자를 ndarray로 만듦 zeros(): shape 값을 입력하면 0으로 채운 뒤 해당 shape를 가진 ndarray를 반환 예) np.zeros((3,2)) ones(): shape 값을 입력하면 1로 채운 뒤 해당 shape를 가진 ndarray를 반환 reshape(): 차원, 크기 변환 예) array1.reshape(2, 5) 2. 인덱싱 indexing 단일값 슬라이싱