| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 딥러닝
- Quickstart
- 구글일정
- OpenAPI
- Selenium
- 음성인식
- 독학
- 자동화
- Ai
- STT
- 파이썬게임
- 머신러닝
- 파이썬간단한게임
- 인공지능
- 오늘배워오늘쓰는
- 웹크롤링
- 파이썬독학
- 기본기
- 파이썬
- kakao
- 카카오
- Python
- 구글
- 소스코드
- 크롤링
- 파이썬게임만들기
- 구글캘린더
- 업무자동화
- 간단한파이썬게임
- 빅데이터
- Today
- Total
목록precision (2)
ai-creator
[머신러닝 기초] 다중분류(multi-class) 성능평가 - recall과 precision
class가 3개 이상인 경우 다중분류라고 하는데, 이때의 confusion matrix와 recall, precision을 구해보자. 원리는 binary 분류와 동일하다. 기본 개념이 없다면, binary분류부터 확인하고 온다. > https://ai-creator.tistory.com/578?category=875603 1) 다중분류 고양기, 강아지, 물고기 이렇게 3종류를 분류하는 알고리즘이 있다. 그리고, 예측값과 실제값이 아래와 같다고 가정해보자. 다중 클래스는 OvR(One-vs.-Rest) 문제로 자기 클래스는 Positive, 나머지는 모두 Negative로 하여 계산을 하면 된다. 2) Precision, Recall 구하기 지난 시간에 accuracy, precision, recall을..
[머신러닝 기초] 지도학습 - classification 평가척도 (confusion matrix, accuracy, recall, precision, f1-score, ROC, AUC)
목차 1. 오차행렬 (Confusion Matirx) 2. 평가 지표 2-1) Accuracy, Precision, Recall 2-2) F1-Score 2-3) ROC Curve와 AUC 1. 오차행렬 (Confusion Matrix) 의미 알고리즘이 예측을 수행하면서 얼마나 헷갈리고(confused) 있는지 보여지는 지표이다. 매우 혼란스러운 행렬이지만, 모든 값은 "예측"이 기준이다. True Negative (TN) 맞췄다. Negative로 예측해서 False Positive (FP) 틀렸다. Positive로 예측해서 실제는 Negative False Negative (FN) 틀렸다. Negative로 예측해서 실제는 Positive True Positive (TP) 맞췄다. Positive로..