# precision

9개의 포스트
post-thumbnail

분류성능평가지표 - Precision(정밀도), Recall(재현율)

Precision(정밀도), Recall(재현율)을 알아보자!

2021년 4월 15일
·
0개의 댓글

4/14 Metric

AI 부트캠프 29일차h1n1 캐글 대회precision$precision = T_p / T_p + F_p$negative를 positive로 잘못 판단하면 큰 손실이 있는 경우(ex 스팸메일)\-> 높은 thresholdrecall$recall = T_p / T_p

2021년 4월 14일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[Week 6] 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 다루기 위한 몇 가지 팁

Coursera에서 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의를 듣고 정리하는 시리즈입니다!

2021년 3월 1일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Evaluation Metrics in Machine Learning - Precision / Recall

Precision and Recall are evaluation metrics which emphasize the performance in positive data-set. Precision = (TP) / (TP + FP) ratio of correctly pr

2021년 1월 13일
·
0개의 댓글

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.

2020년 12월 27일
·
0개의 댓글

머신러닝 평가(Evaluation)

머신러닝은 데이터 가공/변환, 모델 학습/예측 그리고 평가의 프로세서로 구성된다.

2020년 12월 26일
·
0개의 댓글

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

2020년 6월 12일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

(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.

2020년 4월 29일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

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

2020년 4월 11일
·
0개의 댓글